株式会社ジーニー JAPAN AI / Developer の求人一覧

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  【JAPAN AI】AI Product Manager (SaaS)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AIは急速な成長を遂げており、現在は事業拡大の重要な転換点を迎えています。サービスローンチから1年以上が経過し、多くの企業様にご利用いただくまでに成長しました。 この成長ステージにおいて、プロダクトの方向性を明確に定め、顧客価値を最大化し、開発チームを効果的に導くことができる優秀な Senior Product Manager を求めています。AIテクノロジーと顧客ニーズを深く理解し、ビジネス成果に直結するプロダクト戦略を立案・実行できる方のご参画をお待ちしています。 期待する役割 当ポジションでは、急速に成長するAIプロダクトを適切にハンドリングし、プロジェクトを成功に導くリーダーシップを発揮していただきます。具体的には以下の役割を担っていただきます。 プロダクト戦略の策定と実行 会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクトロードマップの策定 市場調査・競合分析を通じた差別化戦略の立案 データドリブンな意思決定によるプロダクト優先順位の設定 プロダクト開発のリード エンジニアリングチームと連携した要件定義・仕様策定 ユーザーインタビューやデータ分析に基づくプロダクト改善の推進 最新AI技術の理解と実用化への橋渡し クロスファンクショナルな連携 営業・カスタマーサクセスチームとの協働による顧客ニーズの把握 経営層への報告と戦略的提案 多国籍・多職種チームのマネジメントとモチベーション向上 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 プロダクト戦略 会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 プロダクト開発 開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 プロダクトのリリース計画の策定および実行 最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ステークホルダーとの連携 営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 必須要件 プロダクトマネジメント経験: 4年以上 ソフトウェアやシステム開発におけるプロダクトマネジメント経験 プロダクト戦略の立案から実行までをリードした経験 市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性決定の経験 開発チームと連携し、要件定義や仕様策定を行った経験 データドリブンな意思決定プロセスの構築・実践経験 顧客理解と要件定義の経験 顧客インタビューを通じて業務のシステム・機能化を行った経験 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを基にプロダクトの要件を定義した経験 顧客のニーズを具体的なシステム仕様や機能に落とし込み、開発チームと連携して実現した経験 コミュニケーション能力 多様なステークホルダーとの効果的なコミュニケーション能力 複雑な技術的概念を非技術者にも分かりやすく説明できる能力 言語能力 : 以下いずれか 日本語 (Fluent): プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル 英語 : ビジネスレベル 歓迎要件  0→1フェーズの経験 新規プロダクトの立ち上げから成長軌道に乗せるまでを主導した経験 不確実性の高い環境での意思決定と戦略調整の経験 顧客の潜在ニーズを発掘し、革新的なソリューションに変換した実績 最小限の機能で市場検証を行い、迅速な学習サイクルを回した経験 ソフトウェアやシステム開発の経験: 3年以上 開発プロセスや技術的な課題を理解し、エンジニアと円滑にコミュニケーションを取れるスキル プロダクト開発における技術的な意思決定をサポートした経験 エンジニアリングの基本的な知識と理解 AI/SaaS関連の専門知識・経験 SaaSプロダクトまたは大規模システムのプロダクト開発経験 クラウドプラットフォーム (AWS、Azure、GCPなど) に関する資格や同等の知識 GPT, LaMDA, BERT などの自然言語処理技術に対する理解 Generative AI や Transformer モデルに関する知識と実践経験 グロースフェーズでの成功経験 プロダクトのグロースフェーズにおいて拡大を成功裏に導いた経験 PMF達成後のスケーリング戦略の立案・実行経験 ユーザー獲得・維持のための施策立案と実行経験 自律性とリーダーシップ 自ら物事を起こせる行動力と主体性 職種の異なるチームを巻き込んだプロジェクト推進経験 課題に対して自ら行動を起こし、解決に導いた実績 語学力 英語 (Business level): グローバルチームとのコミュニケーションや海外の最新技術情報の収集に活用できるレベル 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 週3出社、週2日リモートワークのハイブリッド勤務となります。 このポジションの魅力 プロダクト戦略をリードするポジション 会社全体のビジョンに基づき、プロダクトの方向性を定め、事業成長に直接貢献できます 戦略立案から実行までの一連のプロセスを主導し、リーダーシップスキルを磨くことができます 経営層と直接連携し、事業戦略に影響を与える機会があります 業界最先端のAI技術に携われる環境 Generative AIや大規模言語モデルを活用したプロダクト開発に携わり、技術的な最前線での経験を積むことができます 急速に進化するAI技術を実ビジネスに応用する実践的なスキルを習得できます 国内外の最新AI技術動向に常に触れ、専門知識を深められます 急成長するスタートアップでのキャリア構築 設立から急成長を遂げる企業で、組織の成長と共に自身のキャリアも拡大できます 多様な課題に取り組むことで、幅広いスキルセットを身につけられます 成果が直接評価される環境で、自身の貢献を明確に示せます 多様なバックグラウンドを持つチームとの協働 グローバルな人材が集まる多国籍チームで、多様な視点を活かしながらプロジェクトを推進する経験を得られます 異なる専門性を持つメンバーとの協働を通じて、視野を広げられます インクルーシブな環境で、多様性を尊重する組織文化を体験できます 実践的なAIプロダクト開発スキルの習得 AIプロダクトの企画から開発、リリース、改善までの全サイクルを経験できます データドリブンな意思決定プロセスを実践的に学べます 顧客との直接対話を通じて、ユーザー中心設計の手法を磨けます この役割では、最先端のAI技術と実ビジネスの架け橋となり、日本企業の生産性向上と産業活性化に直接貢献できるポジションです。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

  • JAPAN AI / Developer
  • 正社員
  • 東京都新宿区西新宿住友不動産新宿オークタワー ５/６階

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  【JAPAN AI】AI Consultant

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AIは、生成AIを活用した革新的なプロダクトとソリューションを通じて、クライアントのビジネス変革を支援しています。急速な事業拡大と、多様化するクライアントニーズに対応するため、AI技術の専門知識とコンサルティング能力を兼ね備えたAIコンサルタントを増員募集します。最先端技術を活用し、クライアントの課題解決と事業成長に貢献したいという情熱をお持ちの方を求めています。 期待する役割 AIコンサルタントとして、クライアントの課題解決に向けたAIソリューションの提案から導入、効果検証までの一連のプロジェクトにおいて中心的な役割を担っていただきます。生成AIをはじめとする最新技術を活用し、高品質なコンサルティングサービスを提供することで、プロジェクトの成功とクライアントのビジネス価値向上に貢献することが期待されます。 このポジションの魅力 業界最先端のAI技術への挑戦: 生成AIや大規模言語モデルといった最先端技術を活用したプロダクト開発に深く関与し、技術的知見を深めながら市場価値の高いスキルを習得できます。 多様な専門家との協働: グローバルな視点を持つ多国籍なメンバーで構成されたチームで、多様なバックグラウンドを持つ専門家と協働し、刺激を受けながらプロジェクトを推進できます。 事業成長へのダイレクトな貢献: 急成長中のスタートアップにおいて、経営層やクライアントと直接対話し、プロダクト戦略の立案から実行まで携わることで、自身の貢献が事業成長に直結する達成感を味わえます。 キャリアアップの機会: 専門性を高めるとともに、将来的にはプロジェクトリーダーやマネジメントなど、キャリアの可能性を広げることができます。 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 顧客対応・提案業務 営業部門と連携し、顧客の業務課題やニーズを詳細にヒアリング 顧客業務の分析・可視化を行い、最適なAIソリューション（特に生成AI活用）を企画・提案 AIソリューション導入に向けた要件定義書の作成 開発工数や開発金額の個別見積もり作成 顧客との折衝や提案資料の作成 プロジェクトマネジメント プロジェクトの進捗管理、スケジュール調整、リスク管理 開発チームと連携し、開発工数や進捗を管理 社内外のステークホルダーに対する報告資料の作成およびプレゼンテーション その他業務 既存プロダクトの仕様把握および改善提案 ビジネスチームからの要望を把握し、プロダクト開発に反映 業務ヒアリングシートの作成および活用 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約70名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 【PMチーム構成 (配属先)】 本ポジションは「PjM（プロジェクトマネージャー）チーム」への配属となります。 自社AI SaaS PdMチーム PMF達成済みプロダクトの機能拡充・顧客基盤拡大を担当 AI AGENT PMFチーム 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案・実行 PjMチーム 自社SaaS・AGENTを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 【協働メンバー】 プロジェクトマネージャー（直属の上司） エンジニア（フロントエンド、バックエンド、AI/ML） デザイナー、QAエンジニア クライアント企業の担当者 必須要件 AI/機械学習プロジェクトの要件定義・企画経験 : 3年以上 顧客の業務課題をヒアリングし、AI活用による解決策を提案できる能力 エンタープライズ向けプロジェクトのマネジメント経験 技術検証 (PoC) の設計・実施・評価経験 ステークホルダーマネジメント経験 (意思決定者・業務担当者・システム担当者との調整) 業務プロセス分析・業務フロー設計の経験 プロジェクト提案書・スコープドキュメント作成経験 データを用いた意思決定スキル AI技術およびそのビジネス活用に対する強い興味と学習意欲 日本語：流暢以上 (プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル) 歓迎要件 ITコンサルティング経験 業務効率化・DX推進プロジェクトのリード経験 SaaS/エンタープライズソフトウェアの導入支援経験 プリセールス・技術営業の経験 データ分析・可視化の実務経験 アジャイル開発手法の知識・実践経験 複数プロジェクトの並行マネジメント経験 顧客折衝・提案活動における高い成果実績 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 基本出社いただいての勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

  • JAPAN AI / Developer
  • 正社員
  • 東京都新宿区西新宿住友不動産新宿オークタワー ５/６階

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  【JAPAN AI】Product Manager (部長候補)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指しています。2023年4月に設立された当社は、最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AI株式会社では、Generative AIを活用したプロダクトの急速な成長に伴い、組織全体のプロダクトマネジメント力を飛躍的に向上させる必要があります。 現在、PdMチーム (13名) が活躍していますが、さらなる事業拡大のためには、以下の課題を解決する必要があります： 顧客インタビューを通じた市場ニーズの深掘りと戦略への反映 ジュニアメンバーが自律的に成長できる環境とプロセスの整備 営業・カスタマーサクセスとの連携強化による顧客価値の最大化 これらの課題を解決し、プロダクト組織全体を牽引するリーダーとして、プロダクトマネージャー部長候補を募集しています。 期待する役割 当ポジションでは、PdM組織全体のリーダーとして、以下の役割を担っていただきます： プロダクト組織の戦略的リーダーシップ 会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクト戦略の策定 複数プロダクトラインを横断した優先順位付けとリソース配分 経営層への戦略提案と意思決定のサポート ハンズオンでのプロダクト開発リード 重要プロダクトにおける要件定義・仕様策定の直接的な推進 エンジニアリングチームとの密接な連携による開発品質の向上 データドリブンな意思決定プロセスの実践と組織への浸透 チームマネジメントと組織開発 10名規模のPdM/PjMチームのマネジメントと育成 メンバーの自律性を高める仕組みづくりと環境整備 多国籍・多様なバックグラウンドを持つメンバーの統率 クロスファンクショナルな連携推進 営業・カスタマーサクセス・エンジニアリングとの協働体制構築 顧客との直接対話を通じた深い課題理解とプロダクトへの反映 グローバル展開を見据えたバイリンガルコミュニケーション このポジションの魅力 プロダクト組織全体を牽引するリーダーポジション 会社全体のビジョンに基づき、プロダクトの方向性を定め、事業成長に直接貢献できます 10名規模のPdMチームをマネジメントしながら、自らもハンズオンでプロダクト開発をリードできます 経営層と直接連携し、事業戦略に影響を与える機会があります 業界最先端のAI技術に携われる環境 Generative AIや大規模言語モデルを活用したプロダクト開発に携わり、技術的な最前線での経験を積むことができます 急速に進化するAI技術を実ビジネスに応用する実践的なスキルを習得できます 国内外の最新AI技術動向に常に触れ、専門知識を深められます 0→1、1→10の両フェーズを経験できる環境 新規プロダクトの立ち上げから、既存プロダクトのスケーリングまで、多様なフェーズに携われます スタートアップならではのスピード感と裁量権を持って、プロダクト開発を推進できます 不確実性の高い環境での意思決定力と戦略構築力を磨くことができます 多様なバックグラウンドを持つチームとの協働 グローバルな人材が集まる多国籍チームで、多様な視点を活かしながらプロジェクトを推進する経験を得られます 日英バイリンガル環境で、グローバルな視点でのプロダクト開発スキルを磨けます インクルーシブな環境で、多様性を尊重する組織文化を体験できます キャリアの次のステップへ進む機会 プロダクト組織のトップとして、戦略立案から実行までの一連のプロセスを主導し、リーダーシップスキルを磨くことができます 急成長する企業で、組織の成長と共に自身のキャリアも拡大できます 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 プロダクト戦略 会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ハンズオンでのプロダクト開発 開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定を直接リード ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 プロダクトのリリース計画の策定および実行 最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 チームマネジメント 10名規模のプロダクトマネージャーチームの育成・評価 チーム全体のパフォーマンス向上を目的とした組織改善 メンバーが自律的に成長できる環境の構築およびモチベーション管理 多国籍チームにおけるバイリンガルコミュニケーションの推進 ステークホルダーとの連携 営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 グローバル展開を見据えた英語でのコミュニケーション チーム体制 PdMグループは以下のチームに13名が所属しています。 CHAT/AI AGENTチーム 音声プロダクト (Speech) チーム AI AGENT PMF (HR/Marketing/Sales/CS) 開発環境 開発言語 : TypeScript, Python 作業環境 : Mac (Appleシリコン)、モニター2台まで利用可能 働き方 週3日出社、週2日リモートワークのハイブリッド勤務となります。 必須条件 プロダクトマネジメント経験：5年以上 プロダクト戦略の立案から実行までをリードした経験 市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性決定の経験 開発チームと連携し、要件定義や仕様策定を行った経験 データドリブンな意思決定プロセスの構築・実践経験 急成長プロダクト開発経験 0→1フェーズ：新規プロダクトの立ち上げから市場投入までを主導した経験 1→10フェーズ：PMF達成後のスケーリング戦略の立案・実行経験 不確実性の高い環境での迅速な意思決定と戦略調整の経験 toBソフトウェア/SaaS/AI関連プロダクトの経験 ; 3年以上 toBソフトウェア、SaaS、またはAI関連プロダクトの開発・運用経験 開発プロセスや技術的な課題を理解し、エンジニアと円滑にコミュニケーションを取れるスキル プロダクト開発における技術的な意思決定をサポートした経験 顧客インタビューを通じた業務のシステム・機能化経験 顧客の業務フローや課題を基にプロダクトの要件を定義した経験 顧客ニーズを具体的なシステム仕様や機能に落とし込み、開発チームと連携して実現した経験 顧客との継続的なコミュニケーションを通じて、プロダクトの改善や新機能の提案を行った実績 チームマネジメント経験：10名以上 10名以上のチームマネジメント経験 メンバーの育成や評価を行った経験 チーム全体のパフォーマンス向上を目的とした組織改善や、働きやすい環境の構築に取り組んだ経験 バイリンガル（日本語・英語） 日本語（Fluent）：プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル 英語（Business level）：多国籍チームとのコミュニケーションや海外の最新技術情報の収集に活用できるレベル 歓迎条件 プロジェクトマネジメント経験 (進捗管理、リスク管理、ステークホルダー調整を含む) 業務課題のヒアリング、業務プロセスの可視化を行い、改善のためのシステム提案を行った経験 開発チームや顧客との間で要件定義や仕様調整を行い、プロジェクトを円滑に進めた経験 社内外のステークホルダーを巻き込み、プロジェクトを推進する能力 AI/SaaS関連の専門知識・経験 SaaSプロダクトまたは大規模システムのプロダクト開発経験 クラウドプラットフォーム (AWS、Azure、GCPなど) に関する資格や同等の知識 GPT, LaMDA, BERT などの自然言語処理技術に対する理解 Generative AI や Transformer モデルに関する豊富な知識と実践経験 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

  • JAPAN AI / Developer
  • 正社員
  • 東京都新宿区西新宿住友不動産新宿オークタワー ５/６階

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  【JAPAN AI】Junior Product Manager

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 AI技術の急速な発展により、HR領域においてもAIを活用したソリューションの需要が急激に高まっています。当社のJAPAN AI AGENTは、人事業務の効率化と高度化を実現するAIプロダクトとして、多くの企業から注目を集めています。 ノーコード/ローコードツールを活用し、AIエージェントとの対話を通じて顧客の業務課題を解決するアプリケーションを迅速に開発できる方のご参画をお待ちしています。 このポジションの魅力 最先端AI技術に触れながら、実装スキルを磨ける環境 大規模言語モデル（LLM）やGenerative AIなど、最新のAI技術を日常的に活用しながら実装業務に取り組めます。JAPAN AI STUDIOという自社プロダクトを使いこなすことで、AIアプリケーション開発の最前線で経験を積むことができます。技術の進化が速い領域だからこそ、常に新しい知識とスキルを習得し続けられる環境です。 スピード感のある開発サイクルで、成果を実感できる ノーコード/ローコードツールを活用することで、アイデアから実装までのサイクルが非常に短く、自分の手で作ったアプリケーションが顧客の業務を改善する様子を直接見ることができます。「作って終わり」ではなく、フィードバックを受けて改善を重ねるプロセスを通じて、手触りのある成果を実感できるポジションです。 多様なステークホルダーと協働し、視野を広げられる 顧客、エンジニア、プロダクトマネージャーなど、さまざまな立場の人々と連携しながら業務を進めます。顧客の業務課題を深く理解し、それを技術的な解決策に落とし込むプロセスを通じて、ビジネスと技術の両面での視野を広げることができます。 成長企業で、キャリアの可能性を広げられる 2023年4月設立のスタートアップフェーズにあり、組織とともに成長できる環境です。上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として、安定した基盤の上で挑戦できます。AI領域の急成長に伴い、将来的にはプロダクトマネージャーやテックリード、AIソリューションアーキテクトなど、多様なキャリアパスを描くことが可能です。 自分の知見が組織の資産になる 実装プロセスやベストプラクティスをドキュメント化し、チーム全体で共有する文化があります。あなたが蓄積した知見が、組織の実装力向上に直結し、後続メンバーの成長を支える基盤となります。単なる実装者ではなく、組織の知的資産を築く重要な役割を担えます。 期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 日々の業務では、以下のような具体的なタスクに取り組んでいただきます。 AIアプリケーションの実装 JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成（プロンプト設計、パラメータ調整） ワークフロー設計と構築（業務フローの可視化と自動化） PAGE機能を使ったUI/UX調整（ユーザーインターフェースの最適化） AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 データ構造の定義（AIエージェントの補助を活用） JSON／Webhook等を使った外部システムとの連携設定 品質保証と継続的改善 実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ユーザーフィードバックの収集と分析 課題の特定と改善案の提案・実装 パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ドキュメント作成とナレッジ共有 実装結果の仕様書・手順書作成 成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 チーム内での知見共有（勉強会、レビュー会等） 再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ステークホルダーとの連携 顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング 顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 開発チームとの技術的な調整と連携 プロジェクトの進捗報告と課題共有 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF HR Domainチームへの配属となります。 必須要件 構造的思考：業務フローやデータ構造を整理し、アプリ構成に落とし込める AIリテラシー：ChatGPTなど生成AIツールの活用経験、プロンプト構築の理解 検証力：実装結果を動かしながら課題を見つけ、改善案を提案できる コミュニケーション：レビュワーや現場メンバーと仕様調整を行う基本的な対人スキル 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを基にプロダクトの要件を定義した経験 顧客のニーズを具体的なシステム仕様や機能に落とし込み、開発チームと連携して実現した経験 データドリブンな意思決定プロセスの構築・実践経験 日本語 (Fluent): プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル 歓迎要件 ツール操作：ノーコード/ローコードツール（Make, Glide, Retool, Notion, Airtable, Dify等）の利用経験 RAG/LLM/APIなどAIアプリケーション基盤の基礎知識 JSON・スプレッドシート関数・Google Apps Scriptなどの軽い技術理解 デザイン／UI調整の経験（Figma, STUDIOなど） 自動化・内製化プロジェクトの経験（業務改善ツール構築など） 新規プロダクトの立ち上げから成長軌道に乗せるまでを主導した経験 エンジニアリングの基本的な知識と理解 SaaSプロダクトまたは大規模システムのプロダクト開発経験 GPT, LaMDA, BERT などの自然言語処理技術に対する理解 Generative AI や Transformer モデルに関する知識と実践経験 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 出社勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

  • JAPAN AI / Developer
  • 正社員
  • 東京都新宿区西新宿住友不動産新宿オークタワー ５/６階

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  【JAPAN AI】Senior AI Consultant (マネージャー候補)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AIは、生成AIを活用した革新的なプロダクトとソリューションを通じて、クライアントのビジネス変革を支援しています。急速な事業拡大と、多様化するクライアントニーズに対応するため、AI技術の専門知識とコンサルティング能力を兼ね備えたAIコンサルタントを増員募集します。最先端技術を活用し、クライアントの課題解決と事業成長に貢献したいという情熱をお持ちの方を求めています。 期待する役割 AIコンサルティングチームのマネージャー候補として、担当するチーム及びプロジェクトをリードし、クライアントのビジネス価値最大化とチームの成果達成に責任を持っていただきます。生成AIをはじめとする最新技術を活用したソリューションの提案から導入、効果検証までの一連のプロジェクト遂行を主導し、高品質なコンサルティングサービスを提供することが期待されます。また、チームメンバーの指導・育成を通じてチーム全体の専門性と実行力を高め、担当領域における目標達成を牽引する役割を担います。上位マネジメントと連携し、部門戦略の実行や組織運営の改善にも貢献していただきます。 業務内容 このポジションでは、AIコンサルティングチームのマネージャー候補として、以下の業務に取り組んでいただきます。 顧客エンゲージメントとソリューション提案 営業部門と連携し、顧客の業務課題や戦略的ニーズを的確に把握するためのヒアリングを実施 顧客業務の分析・可視化を通じて、課題解決に貢献するAIソリューションを企画し、具体的な提案を行う 提案内容に基づく要件定義、実現可能性の評価、開発工数・費用の見積もり作成 顧客との折衝、プレゼンテーションを通じた合意形成、契約締結支援 生成AIの各モデルの特性を理解し、顧客の状況に合わせた最適なモデル選定と活用戦略を策定・提示 プロジェクトマネジメントとデリバリー 担当するAIソリューション導入プロジェクトの計画立案、リソース管理、スケジュール管理 プロジェクトの進捗、品質、コストを管理し、リスクや課題を適時適切に解決 開発チーム (エンジニア、PdM等) や関連部門との緊密な連携によるプロジェクトの円滑な推進 プロジェクトの成果物作成、顧客への報告、導入後の効果測定と改善活動のリード チーム運営とメンバー育成 担当チームの目標管理、タスク割り当て、進捗フォローアップ チームメンバーに対するOJT、技術指導、フィードバックを通じた育成と能力開発支援 チーム内のナレッジ共有、勉強会やワークショップの企画・実施によるチーム力向上 メンバーのモチベーション維持・向上に配慮したコミュニケーションとチームビルディング その他業務 最新のAI技術動向、市場トレンド、競合情報等の収集・分析とチーム内への展開 担当領域における業務プロセス改善や生産性向上施策の立案・実行 上位マネジメントへの担当プロジェクト・チーム状況の定期報告と、必要に応じたエスカレーション チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF PdM : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 必須要件 ITコンサルティングまたはシステム導入プロジェクトにおける実務経験 (5年以上目安) 顧客の業務課題や潜在的ニーズをヒアリングし、分析・可視化する能力 AIを含むデジタル技術を活用した業務改善や新規ソリューションの企画・提案経験 提案内容に基づいた要件定義、開発工数・金額の見積もり経験 顧客のニーズを的確に把握し、具体的なソリューションを提案・実現した実績 プロジェクトリードおよびチームマネジメント経験 (3年以上目安、5名程度のチームを想定) 複数名のメンバーを率いてプロジェクトを計画・推進し、目標達成に導いた経験 プロジェクトの進捗管理、品質管理、リスク管理、課題解決を主体的に行った経験 社内外の多様なステークホルダーとの折衝・調整を行い、合意形成をリードした経験 チーム運営およびメンバー育成への強い意欲と実績 メンバーの育成計画策定、目標設定、評価、フィードバックを行った経験、またはそれに準ずる経験 チーム全体のパフォーマンス向上を目的とした施策（ナレッジ共有、勉強会など）の企画・実行経験 日本語：プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル AI技術およびそのビジネス活用に関する実践的な知識と経験 主要なAI技術（特に生成AI）の概要、可能性、限界を理解し、ビジネス課題に適用できること 歓迎要件 生成AI関連のガバナンス作成経験 社内で生成AIを活用するためのガバナンス策定に関わった経験 生成AI活用におけるルール・セキュリティ検討経験 社内ルールと照らし合わせ、生成AIの活用方法を検討し、セキュリティ周りの課題解決に貢献した経験 生成AIモデルに関する知識 生成AIの各モデルが持つ機能、対応可能な業務範囲、限界などを深く理解していること PythonやJavaScriptを用いた開発経験 MBA取得者や同等のビジネススキル 英語：ビジネスレベル 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 基本出社いただいての勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 このポジションの魅力 このポジションでは、急成長中のAIスタートアップにおいて、AIコンサルティングチームの中核を担うマネージャー候補として、最先端のAI技術を活用したプロジェクトを直接リードし、チームメンバーと共に成長できる機会があります。多様なバックグラウンドを持つ専門家と協働しながら、クライアントの困難な課題解決に貢献することで、自身の市場価値を飛躍的に高めることができます。また、以下の点がこのポジションの魅力です。 最先端AI技術を活用したプロジェクト推進と専門性の深化: 生成AIや大規模言語モデルといった業界最先端の技術を用いたプロジェクトの企画からデリバリーまでを一貫して担当し、技術的知見とプロジェクトマネジメント能力を実践的に高めることができます。 チームを率いて成果を創出し、共に成長できる環境: 意欲の高いメンバーで構成されるチームを直接率い、指導・育成を通じてチーム全体のパフォーマンス向上に貢献することで、実践的なマネジメントスキルを磨くとともに、チームと自身の成長を実感できます。 事業成長への貢献と明確なキャリアパス: 担当するプロジェクトの成功やチームの成果を通じて、事業の成長にダイレクトに貢献している達成感を味わえます。将来的には、より大きな裁量権を持つシニアマネージャーや、特定領域の専門性を追求するエキスパートとしてのキャリアパスを目指すことが可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】AI Product Manager/AI活用エンジニア (HR Domain)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 AI技術の急速な発展により、HR領域においてもAIを活用したソリューションの需要が急激に高まっています。当社のJAPAN AI AGENTは、人事業務の効率化と高度化を実現するAIプロダクトとして、多くの企業から注目を集めています。 ノーコード/ローコードツールを活用し、AIエージェントとの対話を通じて顧客の業務課題を解決するアプリケーションを迅速に開発できる方のご参画をお待ちしています。 このポジションの魅力 最先端AI技術に触れながら、実装スキルを磨ける環境 大規模言語モデル（LLM）やGenerative AIなど、最新のAI技術を日常的に活用しながら実装業務に取り組めます。JAPAN AI STUDIOという自社プロダクトを使いこなすことで、AIアプリケーション開発の最前線で経験を積むことができます。技術の進化が速い領域だからこそ、常に新しい知識とスキルを習得し続けられる環境です。 スピード感のある開発サイクルで、成果を実感できる ノーコード/ローコードツールを活用することで、アイデアから実装までのサイクルが非常に短く、自分の手で作ったアプリケーションが顧客の業務を改善する様子を直接見ることができます。「作って終わり」ではなく、フィードバックを受けて改善を重ねるプロセスを通じて、手触りのある成果を実感できるポジションです。 多様なステークホルダーと協働し、視野を広げられる 顧客、エンジニア、プロダクトマネージャーなど、さまざまな立場の人々と連携しながら業務を進めます。顧客の業務課題を深く理解し、それを技術的な解決策に落とし込むプロセスを通じて、ビジネスと技術の両面での視野を広げることができます。 成長企業で、キャリアの可能性を広げられる 2023年4月設立のスタートアップフェーズにあり、組織とともに成長できる環境です。上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として、安定した基盤の上で挑戦できます。AI領域の急成長に伴い、将来的にはプロダクトマネージャーやテックリード、AIソリューションアーキテクトなど、多様なキャリアパスを描くことが可能です。 自分の知見が組織の資産になる 実装プロセスやベストプラクティスをドキュメント化し、チーム全体で共有する文化があります。あなたが蓄積した知見が、組織の実装力向上に直結し、後続メンバーの成長を支える基盤となります。単なる実装者ではなく、組織の知的資産を築く重要な役割を担えます。 期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定を行う 　具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 AIアプリケーションの実装 JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成（プロンプト設計、パラメータ調整） ワークフロー設計と構築（業務フローの可視化と自動化） PAGE機能を使ったUI/UX調整（ユーザーインターフェースの最適化） AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 データ構造の定義（AIエージェントの補助を活用） JSON／Webhook等を使った外部システムとの連携設定 品質保証と継続的改善 実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ユーザーフィードバックの収集と分析 課題の特定と改善案の提案・実装 パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ドキュメント作成とナレッジ共有 実装結果の仕様書・手順書作成 成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 チーム内での知見共有（勉強会、レビュー会等） 再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ステークホルダーとの連携 顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング 顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 開発チームとの技術的な調整と連携 プロジェクトの進捗報告と課題共有 自社プロダクトの開発優先目標の策定 自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF HR Domainチームへの配属となります。 必須要件 以下①②いずれかに該当する方 ① Web領域のエンジニアあるいはコンサルタントとしての経験３年以上 顧客の業務フローや課題を理解し、要求分析や要件定義を行った経験1年以上 日本語 (Fluent): プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル ② HR（人事部門）に関する業務2年以上 要件定義・ビジネスロジック検討の経験があること AIを用いたプロダクト開発のキャリア構築を行いたい考えをお持ちであること 日本語 (Fluent): プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル 歓迎要件 生成系AIを用いたvibe coding、品質チェックの経験があること ツール操作：ノーコード/ローコードツール（Make, Glide, Retool, Notion, Airtable, Dify等）の利用経験 RAG/LLM/APIなどAIアプリケーション基盤の基礎知識 JSON・スプレッドシート関数・Google Apps Scriptなどの軽い技術理解 デザイン／UI調整の経験（Figma, STUDIOなど） 自動化・内製化プロジェクトの経験（業務改善ツール構築など） 新規プロダクトの立ち上げから成長軌道に乗せるまでを主導した経験 エンジニアリングの基本的な知識と理解 SaaSプロダクトまたは大規模システムのプロダクト開発経験 GPT, LaMDA, BERT などの自然言語処理技術に対する理解 Generative AI や Transformer モデルに関する知識と実践経験 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 出社勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】AI Product Manager (Sales Domain)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 AI技術の急速な発展により、セールス領域においてもAIを活用したソリューションの需要が急激に高まっています。当社のJAPAN AI AGENTは、営業業務の効率化と高度化を実現するAIプロダクトとして、多くの企業から注目を集めています。 事業拡大に伴い、セールス領域に特化したプロダクトマネジメントを担当し、将来的にはチームをリードしていただけるプロダクトマネージャーを募集いたします。 期待する役割 当ポジションでは、急速に成長するAIプロダクトを適切にハンドリングし、プロジェクトを成功に導くリーダーシップを発揮していただきます。具体的には以下の役割を担っていただきます。 プロダクト戦略の策定と実行 会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクトロードマップの策定 市場調査・競合分析を通じた差別化戦略の立案 データドリブンな意思決定によるプロダクト優先順位の設定 プロダクト開発のリード エンジニアリングチームと連携した要件定義・仕様策定 ユーザーインタビューやデータ分析に基づくプロダクト改善の推進 最新AI技術の理解と実用化への橋渡し クロスファンクショナルな連携 営業・カスタマーサクセスチームとの協働による顧客ニーズの把握 経営層への報告と戦略的提案 多国籍・多職種チームのマネジメントとモチベーション向上 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 プロダクト戦略 会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 セールス領域における市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 プロダクト開発 開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 プロダクトのリリース計画の策定および実行 最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ステークホルダーとの連携 営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 必須要件 プロダクトマネジメント経験: 4年以上 ソフトウェアやシステム開発におけるプロダクトマネジメント経験 プロダクト戦略の立案から実行までをリードした経験 市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性決定の経験 開発チームと連携し、要件定義や仕様策定を行った経験 データドリブンな意思決定プロセスの構築・実践経験 顧客理解と要件定義の経験 顧客インタビューを通じて業務のシステム・機能化を行った経験 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを基にプロダクトの要件を定義した経験 顧客のニーズを具体的なシステム仕様や機能に落とし込み、開発チームと連携して実現した経験 コミュニケーション能力 多様なステークホルダーとの効果的なコミュニケーション能力 複雑な技術的概念を非技術者にも分かりやすく説明できる能力 日本語 (Fluent): プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル 歓迎要件 法人営業経験業務経験2年以上 (IT無形商材、SaaSプロダクトなど) Sales Tech領域でのプロダクトマネジメント経験  0→1フェーズの経験 新規プロダクトの立ち上げから成長軌道に乗せるまでを主導した経験 不確実性の高い環境での意思決定と戦略調整の経験 顧客の潜在ニーズを発掘し、革新的なソリューションに変換した実績 最小限の機能で市場検証を行い、迅速な学習サイクルを回した経験 ソフトウェアやシステム開発の経験: 3年以上 開発プロセスや技術的な課題を理解し、エンジニアと円滑にコミュニケーションを取れるスキル プロダクト開発における技術的な意思決定をサポートした経験 エンジニアリングの基本的な知識と理解 AI/SaaS関連の専門知識・経験 SaaSプロダクトまたは大規模システムのプロダクト開発経験 クラウドプラットフォーム (AWS、Azure、GCPなど) に関する資格や同等の知識 GPT, LaMDA, BERT などの自然言語処理技術に対する理解 Generative AI や Transformer モデルに関する知識と実践経験 グロースフェーズでの成功経験 プロダクトのグロースフェーズにおいて拡大を成功裏に導いた経験 PMF達成後のスケーリング戦略の立案・実行経験 ユーザー獲得・維持のための施策立案と実行経験 自律性とリーダーシップ 自ら物事を起こせる行動力と主体性 職種の異なるチームを巻き込んだプロジェクト推進経験 課題に対して自ら行動を起こし、解決に導いた実績 語学力 英語 (Business level): グローバルチームとのコミュニケーションや海外の最新技術情報の収集に活用できるレベル 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 週3出社、週2日リモートワークのハイブリッド勤務となります。 このポジションの魅力 プロダクト戦略をリードするポジション 会社全体のビジョンに基づき、プロダクトの方向性を定め、事業成長に直接貢献できます 戦略立案から実行までの一連のプロセスを主導し、リーダーシップスキルを磨くことができます 経営層と直接連携し、事業戦略に影響を与える機会があります 業界最先端のAI技術に携われる環境 Generative AIや大規模言語モデルを活用したプロダクト開発に携わり、技術的な最前線での経験を積むことができます 急速に進化するAI技術を実ビジネスに応用する実践的なスキルを習得できます 国内外の最新AI技術動向に常に触れ、専門知識を深められます 急成長するスタートアップでのキャリア構築 設立から急成長を遂げる企業で、組織の成長と共に自身のキャリアも拡大できます 多様な課題に取り組むことで、幅広いスキルセットを身につけられます 成果が直接評価される環境で、自身の貢献を明確に示せます 多様なバックグラウンドを持つチームとの協働 グローバルな人材が集まる多国籍チームで、多様な視点を活かしながらプロジェクトを推進する経験を得られます 異なる専門性を持つメンバーとの協働を通じて、視野を広げられます インクルーシブな環境で、多様性を尊重する組織文化を体験できます 実践的なAIプロダクト開発スキルの習得 AIプロダクトの企画から開発、リリース、改善までの全サイクルを経験できます データドリブンな意思決定プロセスを実践的に学べます 顧客との直接対話を通じて、ユーザー中心設計の手法を磨けます この役割では、最先端のAI技術と実ビジネスの架け橋となり、日本企業の生産性向上と産業活性化に直接貢献できるポジションです。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】AX/DX推進リード (AX推進マネージャー候補)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 ジーニーグループの全社AX/DXを牽引し、「AIネイティブな会社」への進化を推進する横断組織の募集です。 社内を対象に、AI活用、業務フロー/マニュアルの可視化・標準化、データ基盤の構築を通じて、生産性・業績の大幅UPを目指します。 急速な事業拡大と、多様化するニーズに対応するため、DX推進の経験はもちろんのこと人格・コミュニケーション・オーナーシップを備えた実行力の高い即戦力を緊急増員します。最先端技術を活用し、自社の課題解決と事業成長に貢献したいという情熱をお持ちの方は非常におすすめのポジションです。 期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 AI活用による事業変革の推進  AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 全社横断プロジェクトのリード 経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 戦略立案と実行 AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード 業務自律化の実現 AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 AI活用戦略の立案・推進 経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 AIエージェントによる業務自律化の推進 業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 AIエージェントの企画・構築・導入を推進 全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 AIデータ基盤の設計・構築 データモデル設計とアーキテクチャ最適化 AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 データ統合・クレンジング方針策定 データガバナンス・運用体制の構築 データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当：現在3名（コンサル含む）在籍しています。 AXDX推進PJ：事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 必須要件 事業変革・AXDX推進のリーダーシップ 部門横断での変革プロジェクトのPM経験（3年以上） 経営層・事業部門・技術部門を巻き込んだ合意形成の実績 AI/LLMの実践的活用経験 LLM/生成AI（ChatGPT、Claude等）を業務で継続的に活用している AI技術を用いた業務改善や新規施策の企画・推進経験 データドリブンな問題解決力 データ分析や可視化を用いた意思決定支援の経験 要件定義からPoC、本番導入、効果測定までを一貫して推進した経験 コミュニケーション・オーナーシップ 複雑な内容を分かりやすく説明し、関係者の信頼を得られる 自ら課題を発見し、主体的に解決策を実行できる 日本語：プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル 歓迎要件 RAG（検索拡張生成）やAIエージェントの設計・実装経験 AI関連プロジェクトの大規模展開・運用経験 データウェアハウスやデータ基盤の構築経験 データモデル設計やシステムアーキテクチャ設計の経験 全社的なAXDX推進プロジェクトの責任者経験 データエンジニアリング 新規事業の立ち上げ経験 GCP（BigQuery等）を用いた大規模データ処理経験 データ品質管理やマスターデータ管理の経験 SFA/CRM等のシステム導入・データ連携経験 組織変革・チェンジマネジメントの経験 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 基本出社いただいての勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 このポジションの魅力 業界最先端のAI技術への挑戦: 生成AIや大規模言語モデルといった最先端技術を活用したプロダクト開発に深く関与し、技術的知見を深めながら市場価値の高いスキルを習得できます。 事業成長へのダイレクトな貢献: 急成長中のスタートアップにおいて、経営層やクライアントと直接対話し、プロダクト戦略の立案から実行まで携わることで、自身の貢献が事業成長に直結する達成感を味わえます。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】プロダクトデザイナー

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 生成AI技術を活用したSaaSプロダクトの急速な成長に伴い、デザイン組織の強化を図るための増員募集です。当社は設立1年で既に多くの企業様にご利用いただいており、プロダクトの機能拡張とユーザー体験の向上が急務となっています。 この度、プロダクトデザインの戦略策定から実行まで一貫してリードしていただけるシニアデザイナーを募集いたします。AI技術という最先端領域で、従来のデザイン手法を革新する挑戦的なポジションです。 期待する役割 本ポジションでは、単なるUI/UXデザインに留まらず、プロダクト戦略とデザイン戦略を深く連携させ、プロダクト全体のUI/UXの品質と一貫性を向上させることを期待しています。デザインの観点からプロダクトの成長を牽引していただくことを目指します。 業務内容 AI SaaSプロダクトにおけるプロダクトデザイン業務全般を担当いただきます。戦略策定から日常的な設計業務まで、幅広い責任範囲でデザインをリードしていただきます。 プロダクト戦略に基づいたデザイン戦略の策定と推進 PRD (プロダクト要求仕様書) を元にしたプロトタイプの作成 アプリケーション全体で整合性のあるデザインの実現と調整 既存UI/UXの専門的観点からの改善提案と実行 プロダクトの方向性を考慮したUI/UXデザインの策定 UIレビューおよび改善提案の実施 PdMやエンジニアと連携し、要件に基づいたデザインに関する議論、技術的制約に関する議論を行い、プロダクト戦略に基づいたデザインを制作 ユーザーペインの調査・仮説検証・課題解決の推進 チームについて エンジニアやPdMを含め、約65名が開発組織に在籍しています。  今回は下記PdM組織への配属となります。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 必須条件 UI/UXデザイナーとしてプロダクトデザインに携わった実務経験 (4年以上) 多職種 (エンジニア、PdM、PjMなど) やステークホルダーと協働、連携しサービスを作り上げた経験 優れたリーダーシップと論理的コミュニケーションスキルを発揮し、プロダクト開発を推進した経験 データを用いた意思決定スキル プロダクト戦略をデザインの観点から深く理解し、戦略的に思考できる能力 スタートアップ企業特有のスピード感や変化に対応できるマインドセット 日本語 (Fluent) : 日本語でプロダクト開発に関するハイコンテクストな議論を齟齬なく行うことができる 歓迎条件 一定のユーザーに利用されているWeb/Mobileアプリケーションでのデザイン経験 Figmaを利用した経験1年以上 (AutolayoutやVariableなどの機能を使いこなせる) デザインライブラリを作成した経験 エンジニアと協業し、デザインシステムを構築した経験 市場影響度とプロダクトスケールのためのPRDを作成した経験 最新AI技術のトレンドをキャッチアップできること プロダクトの成長 (グロース) に関する経験や視点 開発環境 デザインツール : Figma ツール: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub など 作業環境: Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 このポジションの魅力 最先端AI技術とデザインの融合: 生成AIという新しい技術領域において、ユーザーとAIのインタラクティブなやり取りを実現するUI/UX設計や、生成AI特有の課題 (処理時間の長さ、結果の非一意性など) をユーザーフレンドリーに解決するUI/UX設計など、前例のないチャレンジングなデザイン業務に携わることができます。 戦略レベルからの関与: 単に指示されたものを作るのではなく、プロダクト戦略の策定段階からデザインの専門家として深く関与し、プロダクトの方向性そのものに影響を与えることができます。 グローバルな環境と急成長フェーズ: 国際的なバックグラウンドを持つ優秀なメンバーと共に、設立からわずか1年で急成長を遂げているスタートアップのコアメンバーとして、事業と組織の成長をダイレクトに感じながら働くことができます。 裁量とインパクトの大きさ: デザイン戦略の策定・推進をリードするポジションであり、ご自身のアイデアやアクションがプロダクトや事業に与えるインパクトを実感できます。 多様なAIプロダクトへの挑戦: 言語処理に加え、画像や音声など様々なタイプのAI生成物を効果的に提供するためのUI/UX設計など、幅広いAIプロダクトのデザインに携わるチャンスがあります。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】Forward Deployed Engineer (FDE)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト 募集背景 企業は数多くの SaaS を導入し便利になった反面、システムが分断され複雑化しています。人間が各システムを横断して手作業でデータを繋ぐ「SaaS 疲れ」が起きています。この課題を解決するのが、AI を「企業の脳」にする JAPAN AI STUDIO です。 しかし、どれほど優れたプロダクトを作っても、顧客の現場に入り込み、業務プロセスを解体し、AI を前提とした次世代の基幹システムを実装する人間がいなければ、「企業の脳」は実現しません。 Palantir は FDE (Forward Deployed Engineer) を顧客先に派遣し、200 社以上の大企業向けにシステムを作り上げてきました。JAPAN AI はこの Palantir モデルを踏襲・凌駕し、AI エージェント時代にアップデートした FDE 体制を構築します。 現在 FDE チームは 7名。これを 30名へ拡大し、200〜300名規模の FDE & DS (Deployment Strategy) 体制を構築する — JAPAN AI の最優先採用ポジションです。 ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 Forward Deployed Engineer (FDE) とは FDEは、Palantir社が確立した職種で、顧客の最も困難な問題を技術で解決するエンジニアです。JAPAN AIのFDEは、これをAIエージェント時代にアップデートしたポジションです。 一般的なエンジニア | FDE 仕様書に基づいて実装する | 課題を発見し、仕様を自ら定義する プロダクトの機能を作る | 顧客のビジネスを変える 技術的な正しさを追求する | ビジネスインパクトを追求する 特定領域の深掘り |フルスタック × AI × ビジネス理解 Palantir FDE との比較 Palantir FDE オンプレミスの巨大で複雑なレガシーデータを泥臭く繋ぎ込む データを可視化し、人間の意思決定を支援する「究極のダッシュボード」 1社あたりの単価が極めて高く、コンサルティング要素が強い ///// JAPAN AI FDE サードパーティSaaS 群を API で統合。圧倒的に身軽 AI が「企業の脳」として自律的に実行。ユーザーには結果だけを返す STUDIO プラットフォームの利用料 (SaaS 的スケール) で収益を最大化 受託開発ではありません。顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。 期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する このポジションの魅力 「企業の脳」を実装する手応え : 単なる AI チャットの導入ではない。顧客の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる 顧客のビジネスを変える瞬間 : 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験 0→1のソリューション構築 : 顧客の課題発見から PoC 実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる AIエージェント時代の最前線 : JAPAN AI STUDIOを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する プロダクトを進化させる : 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、JAPAN AIのプロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる 多様な業界・課題への挑戦 : 金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 顧客課題の発見・設計 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定 AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する 利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ワークフロー構築・PoC の高速実装 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)  本番導入・伴走 本番導入の技術支援・運用設計 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 導入後の利用定着支援・改善提案 プロダクトフィードバック 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 新規ユースケースの発見・提案 プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化 業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ■ シナリオ 1 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築 従業員 500名の製造業の顧客。SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。JAPAN AI STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。 ■ シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント 地方銀行の法人営業部門。営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。JAPAN AI STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。 ■ シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化 全国 50店舗を展開する小売業の顧客。店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。JAPAN AI STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム 遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。  FDEチームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します： Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 必須条件 ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 : 3年以上 フルスタック開発能力 (バックエンド + フロントエンド) LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 歓迎条件 顧客対応 (技術コンサルティング、SE、CS等) の経験 : 2年以上 エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験 AI エージェントフレームワーク (LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等) の実務経験 データ統合・ETLパイプライン構築経験 セキュリティ基礎 (認証/認可、暗号化、コンプライアンス) プロジェクトマネジメント経験 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 選考フロー 書類選考 → コーディングテスト → 面接（4～5回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】プリセールスエンジニア

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AIは、生成AIを活用した革新的なプロダクトとソリューションを通じて、クライアントのビジネス変革を支援しています。急速な事業拡大と、多様化するクライアントニーズに対応するため、技術的専門知識と提案力を兼ね備えたプリセールスエンジニアを増員募集します。最先端のAI技術を活用し、クライアントの課題解決に貢献したいという情熱をお持ちの方を求めています。 期待する役割 プリセールスエンジニアとして、営業チームと連携しながら、クライアントの技術的課題をヒアリングし、最適なソリューションを提案していただきます。技術検証(PoC)の企画・実施から提案資料の作成まで、技術とビジネスの橋渡し役として、案件の成功に貢献することが期待されます。 このポジションの魅力 業界最先端のAI技術への挑戦: 生成AIや大規模言語モデルといった最先端技術を活用したプロダクト開発に深く関与し、技術的知見を深めながら市場価値の高いスキルを習得できます。 多様な専門家との協働: グローバルな視点を持つ多国籍なメンバーで構成されたチームで、多様なバックグラウンドを持つ専門家と協働し、刺激を受けながらプロジェクトを推進できます。 事業成長へのダイレクトな貢献: 急成長中のスタートアップにおいて、経営層やクライアントと直接対話し、プロダクト戦略の立案から実行まで携わることで、自身の貢献が事業成長に直結する達成感を味わえます。 キャリアアップの機会: 専門性を高めるとともに、将来的にはプロジェクトリーダーやマネジメントなど、キャリアの可能性を広げることができます。 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 顧客対応・提案業務 営業チームと連携した顧客の技術的課題のヒアリング 顧客の課題に対する最適なソリューション提案 技術検証(PoC)の企画・実施・評価 提案資料・技術提案書の作成 デモンストレーション・プレゼンテーションの実施 技術支援業務 システム要件の理解とスコープ定義 RFP対応・技術提案書作成 顧客の業務理解と課題の構造化 営業チームへの技術的サポート その他業務 プロダクトの技術的知見の蓄積と共有 顧客フィードバックのプロダクト開発への反映 技術トレンドの調査と社内共有 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約70名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 【PMチーム構成 (配属先)】 本ポジションは「PjM（プロジェクトマネージャー）チーム」への配属となります。 自社AI SaaS PdMチーム PMF達成済みプロダクトの機能拡充・顧客基盤拡大を担当 AI AGENT PMFチーム 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案・実行 PjMチーム 自社SaaS・AGENTを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 【協働メンバー】 プロジェクトマネージャー（直属の上司） エンジニア（フロントエンド、バックエンド、AI/ML） デザイナー、QAエンジニア クライアント企業の担当者 必須要件 プリセールス・技術営業の実務経験 3年以上 顧客の技術的課題をヒアリングし、ソリューション提案をした経験 技術検証 (PoC) の企画・実施・評価経験 提案資料・技術提案書の作成能力 営業チームと連携した案件推進経験 システム要件の理解とスコープ定義能力 データを用いた意思決定スキル 以下のいずれかの技術領域における基礎知識： クラウドサービス (AWS/GCP/Azure) の基本理解 API連携・システム統合の基礎知識 データベース・データ分析の基礎知識 AI/機械学習の基本概念の理解（LLM、プロンプトエンジニアリング等） 日本語：流暢以上 (プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル) 歓迎要件 LLMを活用したソリューション提案経験 SaaS/エンタープライズソフトウェアのプリセールス経験 エンジニアとしての開発経験 (特にAI/データ分析領域) RFP対応・技術提案書作成の豊富な実績 顧客の業務理解力・業務課題の構造化能力 デモンストレーション・プレゼンテーション能力 大手企業・エンタープライズ顧客との折衝経験 プロジェクトマネジメントの基礎知識 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 基本出社いただいての勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】ジュニアプロジェクトマネージャー

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AIは、生成AIを活用した革新的なプロダクトとソリューションを通じて、クライアントのビジネス変革を支援しています。急速な事業拡大に伴い、プロジェクトマネージャーを支援し、プロジェクトの円滑な推進に貢献できるジュニアプロジェクトマネージャーを増員募集します。プロジェクトマネジメントのスキルを磨き、将来的にプロジェクトマネージャーとして活躍したいという強い意欲をお持ちの方を求めています。 期待する役割 プロジェクトマネージャーのサポート役として、プロジェクトマネージャーのサポート業務を通じて、プロジェクトの円滑な推進に貢献していただきます。ドキュメント作成、スケジュール管理、顧客とのコミュニケーションなど、プロジェクト管理の基礎業務を担当しながら、プロジェクトマネジメントのスキルを習得することが期待されます。 このポジションの魅力 業界最先端のAI技術への挑戦: 生成AIや大規模言語モデルといった最先端技術を活用したプロダクト開発に深く関与し、技術的知見を深めながら市場価値の高いスキルを習得できます。 多様な専門家との協働: グローバルな視点を持つ多国籍なメンバーで構成されたチームで、多様なバックグラウンドを持つ専門家と協働し、刺激を受けながらプロジェクトを推進できます。 事業成長へのダイレクトな貢献: 急成長中のスタートアップにおいて、経営層やクライアントと直接対話し、プロダクト戦略の立案から実行まで携わることで、自身の貢献が事業成長に直結する達成感を味わえます。 キャリアアップの機会: 専門性を高めるとともに、将来的にはプロジェクトリーダーやマネジメントなど、キャリアの可能性を広げることができます。 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 プロジェクト管理サポート業務 プロジェクトマネージャーのサポート業務全般 基本的なドキュメント作成 (議事録・進捗報告書等) スケジュール管理・タスク管理 プロジェクトの進捗状況の整理と報告 顧客対応・調整業務 顧客とのコミュニケーション チーム内での調整・連携 エンジニアとのコミュニケーション 業務ヒアリングシートの作成および活用 その他業務 業務フロー図・プロセス図の作成 Notion/Slack/Googleスプレッドシート等のツール活用 プロジェクト改善提案のサポート チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約70名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 【PMチーム構成 (配属先)】 本ポジションは「PjM（プロジェクトマネージャー）チーム」への配属となります。 自社AI SaaS PdMチーム PMF達成済みプロダクトの機能拡充・顧客基盤拡大を担当 AI AGENT PMFチーム 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案・実行 PjMチーム 自社SaaS・AGENTを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 【協働メンバー】 プロジェクトマネージャー（直属の上司） エンジニア（フロントエンド、バックエンド、AI/ML） デザイナー、QAエンジニア クライアント企業の担当者 必須要件 IT業界での実務経験 : 2年以上 プロジェクト管理業務のサポート経験 基本的なドキュメント作成能力 (議事録・進捗報告書等) データを用いた意思決定スキル 顧客とのコミュニケーション能力 スケジュール管理・タスク管理の基礎スキル チーム内での調整・連携能力 AI関連技術に関する知識と情熱 日本語 : 流暢以上 歓迎要件 システム開発プロジェクトへの参画経験 要件ヒアリング・顧客折衝の経験 Notion/Slack/Googleスプレッドシート等のツール活用経験 業務フロー図・プロセス図の作成経験 エンジニアとのコミュニケーション経験 複数タスクの並行処理能力 プロジェクトマネージャーを目指す強い意欲 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 基本出社いただいての勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】プロジェクトマネージャー

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AIは、生成AIを活用した革新的なプロダクトとソリューションを通じて、クライアントのビジネス変革を支援しています。急速な事業拡大に伴い、システム開発プロジェクトを円滑に推進し、高品質な成果物を提供できるプロジェクトマネージャーを増員募集します。技術とビジネスの両面からプロジェクトを牽引し、クライアントの成功に貢献したいという情熱をお持ちの方を求めています。 期待する役割 プロジェクトマネージャーとして、システム開発プロジェクトの要件定義から検収までの一連のプロセスを統括していただきます。顧客折衝、エンジニアチームとの調整、品質管理を通じて、プロジェクトの成功とクライアントのビジネス価値向上に貢献することが期待されます。 このポジションの魅力 業界最先端のAI技術への挑戦: 生成AIや大規模言語モデルといった最先端技術を活用したプロダクト開発に深く関与し、技術的知見を深めながら市場価値の高いスキルを習得できます。 多様な専門家との協働: グローバルな視点を持つ多国籍なメンバーで構成されたチームで、多様なバックグラウンドを持つ専門家と協働し、刺激を受けながらプロジェクトを推進できます。 事業成長へのダイレクトな貢献: 急成長中のスタートアップにおいて、経営層やクライアントと直接対話し、プロダクト戦略の立案から実行まで携わることで、自身の貢献が事業成長に直結する達成感を味わえます。 キャリアアップの機会: 専門性を高めるとともに、将来的にはプロジェクトリーダーやマネジメントなど、キャリアの可能性を広げることができます。 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 プロジェクト管理業務 要件定義から検収までの一連のプロジェクト管理 プロジェクト計画策定・進捗管理・リスク管理の実施 成果物の品質管理・検収対応 プロジェクトドキュメント(要件定義書・仕様書等)の作成 顧客対応・調整業務 顧客折衝・要件ヒアリング・課題抽出 エンジニアチームとのコミュニケーション・調整 社内外のステークホルダーとの折衝・合意形成 その他業務 プロジェクトの改善提案 開発プロセスの最適化 チームメンバーの育成支援 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約70名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 【PMチーム構成 (配属先)】 本ポジションは「PjM（プロジェクトマネージャー）チーム」への配属となります。 自社AI SaaS PdMチーム PMF達成済みプロダクトの機能拡充・顧客基盤拡大を担当 AI AGENT PMFチーム 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案・実行 PjMチーム 自社SaaS・AGENTを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 【協働メンバー】 プロジェクトマネージャー（直属の上司） エンジニア（フロントエンド、バックエンド、AI/ML） デザイナー、QAエンジニア クライアント企業の担当者 必須要件 計画策定～納品・検収までのプロジェクトマネジメント実務経験 : 3年以上 クライアント経営層との折衝・調整経験 日本語：流暢以上 (プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル) 歓迎要件 顧客の課題を引き出し、要件に落とし込んだ経験 顧客との合意形成・調整を主導した経験 自社側エンジニアとのプロジェクトドキュメント(要件定義書・仕様書等)などを通じたコミュニケーション経験 以下いずれかの領域のプロジェクト経験・強みをお持ちである方 SaaS/クラウドサービス/アジャイル/スクラム開発/顧客の業務プロセス改善・BPR/複数案件の同時並行マネジメント/PMO・PMI等のプロジェクトマネジメント資格領域の知識 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 基本出社いただいての勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】AI Product Manager/AI活用エンジニア (CS Domain)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 AI技術の急速な発展により、CS(カスタマーサクセス、カスタマーサポート)領域においてもAIを活用したソリューションの需要が急激に高まっています。当社のJAPAN AI AGENTは、CS業務の効率化と高度化を実現するAIプロダクトとして、多くの企業から注目を集めています。 ノーコード/ローコードツールを活用し、AIエージェントとの対話を通じて顧客の業務課題を解決するアプリケーションを迅速に開発できる方のご参画をお待ちしています。 このポジションの魅力 最先端AI技術に触れながら、実装スキルを磨ける環境 大規模言語モデル（LLM）やGenerative AIなど、最新のAI技術を日常的に活用しながら実装業務に取り組めます。JAPAN AI STUDIOという自社プロダクトを使いこなすことで、AIアプリケーション開発の最前線で経験を積むことができます。技術の進化が速い領域だからこそ、常に新しい知識とスキルを習得し続けられる環境です。 スピード感のある開発サイクルで、成果を実感できる ノーコード/ローコードツールを活用することで、アイデアから実装までのサイクルが非常に短く、自分の手で作ったアプリケーションが顧客の業務を改善する様子を直接見ることができます。「作って終わり」ではなく、フィードバックを受けて改善を重ねるプロセスを通じて、手触りのある成果を実感できるポジションです。 多様なステークホルダーと協働し、視野を広げられる 顧客、エンジニア、プロダクトマネージャーなど、さまざまな立場の人々と連携しながら業務を進めます。顧客の業務課題を深く理解し、それを技術的な解決策に落とし込むプロセスを通じて、ビジネスと技術の両面での視野を広げることができます。 成長企業で、キャリアの可能性を広げられる 2023年4月設立のスタートアップフェーズにあり、組織とともに成長できる環境です。上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として、安定した基盤の上で挑戦できます。AI領域の急成長に伴い、将来的にはプロダクトマネージャーやテックリード、AIソリューションアーキテクトなど、多様なキャリアパスを描くことが可能です。 自分の知見が組織の資産になる 実装プロセスやベストプラクティスをドキュメント化し、チーム全体で共有する文化があります。あなたが蓄積した知見が、組織の実装力向上に直結し、後続メンバーの成長を支える基盤となります。単なる実装者ではなく、組織の知的資産を築く重要な役割を担えます。 期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定 　具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 AIアプリケーションの実装 JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成（プロンプト設計、パラメータ調整） ワークフロー設計と構築（業務フローの可視化と自動化） PAGE機能を使ったUI/UX調整（ユーザーインターフェースの最適化） AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 データ構造の定義（AIエージェントの補助を活用） JSON／Webhook等を使った外部システムとの連携設定 品質保証と継続的改善 実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ユーザーフィードバックの収集と分析 課題の特定と改善案の提案・実装 パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ドキュメント作成とナレッジ共有 実装結果の仕様書・手順書作成 成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 チーム内での知見共有（勉強会、レビュー会等） 再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ステークホルダーとの連携 顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング 顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 開発チームとの技術的な調整と連携 プロジェクトの進捗報告と課題共有 自社プロダクトの開発優先目標の策定 自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF CS Domainチームへの配属となります。 必須要件 以下①②いずれかに該当する方 ① Web領域のエンジニアあるいはコンサルタントとしての経験３年以上 顧客の業務フローや課題を理解し、要求分析や要件定義を行った経験1年以上 日本語 (Fluent): プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル ② CS（カスタマーサクセス、カスタマーサポート)に関する業務2年以上 要件定義・ビジネスロジック検討の経験があること AIを用いたプロダクト開発のキャリア構築を行いたい考えをお持ちであること 日本語 (Fluent): プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル 歓迎要件 生成系AIを用いたvibe coding、品質チェックの経験があること ツール操作：ノーコード/ローコードツール（Make, Glide, Retool, Notion, Airtable, Dify等）の利用経験 RAG/LLM/APIなどAIアプリケーション基盤の基礎知識 JSON・スプレッドシート関数・Google Apps Scriptなどの軽い技術理解 デザイン／UI調整の経験（Figma, STUDIOなど） 自動化・内製化プロジェクトの経験（業務改善ツール構築など） 新規プロダクトの立ち上げから成長軌道に乗せるまでを主導した経験 エンジニアリングの基本的な知識と理解 SaaSプロダクトまたは大規模システムのプロダクト開発経験 GPT, LaMDA, BERT などの自然言語処理技術に対する理解 Generative AI や Transformer モデルに関する知識と実践経験 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 出社勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】AI Product Manager/AI活用エンジニア (Marketing Domain)

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 AI技術の急速な発展により、マーケティング領域においてもAIを活用したソリューションの需要が急激に高まっています。当社のJAPAN AI AGENTは、CS業務の効率化と高度化を実現するAIプロダクトとして、多くの企業から注目を集めています。 ノーコード/ローコードツールを活用し、AIエージェントとの対話を通じて顧客の業務課題を解決するアプリケーションを迅速に開発できる方のご参画をお待ちしています。 このポジションの魅力 最先端AI技術に触れながら、実装スキルを磨ける環境 大規模言語モデル（LLM）やGenerative AIなど、最新のAI技術を日常的に活用しながら実装業務に取り組めます。JAPAN AI STUDIOという自社プロダクトを使いこなすことで、AIアプリケーション開発の最前線で経験を積むことができます。技術の進化が速い領域だからこそ、常に新しい知識とスキルを習得し続けられる環境です。 スピード感のある開発サイクルで、成果を実感できる ノーコード/ローコードツールを活用することで、アイデアから実装までのサイクルが非常に短く、自分の手で作ったアプリケーションが顧客の業務を改善する様子を直接見ることができます。「作って終わり」ではなく、フィードバックを受けて改善を重ねるプロセスを通じて、手触りのある成果を実感できるポジションです。 多様なステークホルダーと協働し、視野を広げられる 顧客、エンジニア、プロダクトマネージャーなど、さまざまな立場の人々と連携しながら業務を進めます。顧客の業務課題を深く理解し、それを技術的な解決策に落とし込むプロセスを通じて、ビジネスと技術の両面での視野を広げることができます。 成長企業で、キャリアの可能性を広げられる 2023年4月設立のスタートアップフェーズにあり、組織とともに成長できる環境です。上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として、安定した基盤の上で挑戦できます。AI領域の急成長に伴い、将来的にはプロダクトマネージャーやテックリード、AIソリューションアーキテクトなど、多様なキャリアパスを描くことが可能です。 自分の知見が組織の資産になる 実装プロセスやベストプラクティスをドキュメント化し、チーム全体で共有する文化があります。あなたが蓄積した知見が、組織の実装力向上に直結し、後続メンバーの成長を支える基盤となります。単なる実装者ではなく、組織の知的資産を築く重要な役割を担えます。 期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 顧客価値の迅速な提供 ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ナレッジの蓄積と組織全体への展開 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 顧客とエンジニアリングチームの架け橋 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定を行う 　具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 AIアプリケーションの実装 ※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成（プロンプト設計、パラメータ調整） ワークフロー設計と構築（業務フローの可視化と自動化） PAGE機能を使ったUI/UX調整（ユーザーインターフェースの最適化） AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 データ構造の定義（AIエージェントの補助を活用） JSON／Webhook等を使った外部システムとの連携設定 品質保証と継続的改善※vibe codingの手法で行うため、エンジニアリング経験不要です 実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ユーザーフィードバックの収集と分析 課題の特定と改善案の提案・実装 パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ドキュメント作成とナレッジ共有 実装結果の仕様書・手順書作成 成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 チーム内での知見共有（勉強会、レビュー会等） 再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ステークホルダーとの連携 顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング 顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 開発チームとの技術的な調整と連携 プロジェクトの進捗報告と課題共有 自社プロダクトの開発優先目標の策定 自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF Marketing Domainチームへの配属となります。 先輩社員の活躍事例※エンジニアリング未経験 AI AGENT PMFチームでは以下のような経歴の方々が活躍しています！ ・メガベンチャーで事業企画経験がある20代後半メンバー ・もともと社内でCS部門に勤務しており、週末にAIに関する技術を学んでいた20代後半メンバー 必須要件 以下いずれかに該当する方で日本語力 (Fluent)をお持ちの方 　・マーケティングに関する業務2年以上 　・AIを用いたプロダクト開発のキャリアを構築したい考えをお持ちである方 歓迎要件 生成系AIを用いたvibe coding、品質チェックの経験があること ツール操作：ノーコード/ローコードツール（Make, Glide, Retool, Notion, Airtable, Dify等）の利用経験 RAG/LLM/APIなどAIアプリケーション基盤の基礎知識 JSON・スプレッドシート関数・Google Apps Scriptなどの軽い技術理解 デザイン／UI調整の経験（Figma, STUDIOなど） 自動化・内製化プロジェクトの経験（業務改善ツール構築など） 新規プロダクトの立ち上げから成長軌道に乗せるまでを主導した経験 エンジニアリングの基本的な知識と理解 SaaSプロダクトまたは大規模システムのプロダクト開発経験 GPT, LaMDA, BERT などの自然言語処理技術に対する理解 Generative AI や Transformer モデルに関する知識と実践経験 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 出社勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】Deployment Strategist

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AIは、生成AIを活用した革新的なプロダクトとソリューションを通じて、クライアントのビジネス変革を支援しています。急速な事業拡大に伴い、システム開発プロジェクトを円滑に推進し、高品質な成果物を提供できるメンバーを増員募集します。技術とビジネスの両面からプロジェクトを牽引し、クライアントの成功に貢献したいという情熱をお持ちの方を求めています。 期待する役割 JAPAN AIは、AI活用のベストプラクティスを常に追求しています。本ポジションの担当がプロジェクトの全体設計とステークホルダーマネジメント、ROIの可視化を行い、一方でForward Deployed Engineer『現場に深く入り込むエンジニア』もエキスパートとしてプロジェクトに関わります。ビジネス価値の定義と技術的な実現可能性を複数のロールで検証しつつプロジェクトを前進させます。 このポジションの魅力 AI活用のベストプラクティスを実践する上位職 AIが活発にビジネス利用されている中、社内外で役割が認識されてきているDeployment Strategistとしてエンタープライズ向けの大規模プロジェクトを直接リードし、高い評価を得ることができるキャリアです。カスタマーサクセスやITコンサルタントの上位に位置するキャリアを構築することができます。 事業成長への貢献と明確なキャリアパス 担当するプロジェクトの成功やチームの成果を通じて、事業の成長にダイレクトに貢献している達成感を味わえます。将来的には、裁量権を持つマネージャーや当該領域の専門性をさらに追求するエキスパートとしてのキャリアを目指すことが可能です。 業務内容 AIの不確実性と向き合いつつプロジェクト推進を行うポジションです。技術とビジネスの翻訳者として適切な予測と説明（ステークホルダーマネジメント）を行います。現場へ入り込むことで把握した業務側の要件・要求をアジャイルに実装するためのディレクションを行います。 具体的には以下の業務に取り組んでいただきます。  プロジェクト管理支援 プロジェクト計画策定・進捗管理・リスク管理の実施 成果物の品質管理・検収対応 プロジェクトドキュメント(要件定義書・仕様書等)の作成 顧客対応・調整業務 顧客折衝・要件ヒアリング・課題抽出 エンジニアチームとのコミュニケーション・調整 社内外のステークホルダーとの折衝・合意形成 その他業務 プロジェクトの改善提案 開発プロセスの最適化 設計・構築・運用定着を高速で実現することでAIプロダクトの活用度合い・ROIを引き上げるミッションです。 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約70名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 【PMチーム構成 (配属先)】 本ポジションは「PjM（プロジェクトマネージャー）チーム」への配属となります。 自社AI SaaS PdMチーム PMF達成済みプロダクトの機能拡充・顧客基盤拡大を担当 AI AGENT PMFチーム 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案・実行 PjMチーム 自社SaaS・AGENTを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 【協働メンバー】 プロジェクトマネージャー（直属の上司） エンジニア（フロントエンド、バックエンド、AI/ML） デザイナー、QAエンジニア クライアント企業の担当者 必須要件 AIに関するプロジェクト経験1年以上 IT、業務、戦略コンサルタントとしての顧客折衝経験 :累計3年以上で以下いずれかの経験をお持ちの方 未知のドメイン・業務内容にキャッチアップした経験 クライアント経営層あるいはKey Stakeholderへ説明責任を果たした経験 クロスファンクショナルチームと協業し成果に繋げた経験 日本語：流暢以上 (プロダクト開発や顧客折衝において齟齬なく議論を行えるレベル) 歓迎要件 顧客の課題を引き出し、要件に落とし込んだ経験 顧客との合意形成・調整を主導した経験 自社側エンジニアとのプロジェクトドキュメント(要件定義書・仕様書等)などを通じたコミュニケーション経験 以下いずれかの領域のプロジェクト経験・強みをお持ちである方 SaaS/クラウドサービス/アジャイル/スクラム開発/顧客の業務プロセス改善・BPR/複数案件の同時並行マネジメント/PMO・PMI等のプロジェクトマネジメント資格領域の知識 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 基本出社いただいての勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】シニアプロジェクトマネージャー

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 募集背景 JAPAN AIは、生成AI・AIエージェントを活用したプロダクトとソリューションで、エンタープライズ顧客のビジネス変革を支援しています。事業の急拡大に伴い、案件の規模・複雑性が増しています。複数部門・複数システム連携、セキュリティ要件、AI品質の不確実性——こうした難易度の高いプロジェクトを確実に成功に導き、かつ組織全体のデリバリー品質を引き上げるシニアプロジェクトマネージャーを募集します。 期待する役割 シニアプロジェクトマネージャー (IC) として、以下の3つのミッションを担っていただきます。 戦略案件・重要案件のデリバリー責任者 として、複数プロジェクトの成功確率を最大化する AI/LLMプロジェクト 特有の不確実性を前提に、評価設計・運用設計・ガバナンスまで含めてプロジェクトを完遂する プロジェクト運営の型化・標準化 を推進し、組織として再現性のあるデリバリー体制を構築する このポジションの魅力 生成AI/AIエージェントの最前線 最先端のAI技術を活用したプロダクト・ソリューションの顧客導入をリードでき、市場価値の高い経験を積めます。 事業インパクトに直結する裁量 経営層・顧客経営層と近い距離で意思決定に関わり、自身の判断が事業成長に直結する手触り感があります。 「火消し」で終わらない、仕組みを作る仕事 個別案件の成功だけでなく、デリバリーの標準化・品質ゲート・ナレッジ整備など、組織のデリバリー能力そのものを引き上げる仕組みづくりに関われます。 多様な専門家との協働 グローバルな視点を持つ多国籍チームで、AI/ML・バックエンド・フロント・デザイン・QAなど多様なバックグラウンドを持つメンバーと協働できます。 業務内容 プロジェクト/プログラムマネジメント (中核) 複数プロジェクト (並行案件) の計画策定、進捗・課題・リスク・依存関係の統合管理 顧客経営層・事業責任者との合意形成 (スコープ、優先度、変更管理、検収条件) 品質管理 (要件の曖昧さを潰す、受け入れ基準の設計、レビュー、手戻り抑制) 重要インシデント・炎上兆候の早期検知、エスカレーション、収束までの指揮 プロジェクトドキュメント (要件定義書・仕様書・WBS等) の作成・レビュー AI/LLMプロジェクト特有の設計・推進 AI機能の要件定義 (顧客期待値の調整、ユースケース定義、技術的制約の整理) 品質評価の設計・運用 (評価指標の策定、テスト観点の設計、改善サイクルの構築) 情報管理・セキュリティ/コンプライアンス要件を踏まえた推進 (社内法務・セキュリティチームとの連携) AI特有の不確実性 (精度のばらつき、ハルシネーション等) を前提としたスコープ・スケジュール設計 デリバリーオペレーションの型化 (PMO的役割) プロジェクト標準の整備 (テンプレート、進行ルール、品質ゲート、WBS粒度、定例体の設計) 主要メトリクスの設計・可視化 (例：納期遵守率、手戻り率、検収リードタイム、重大障害件数、顧客満足度) PMメンバーへのナレッジ共有・レビュー支援・再発防止の仕組み化 チーム体制 開発組織：約70名 (PM/エンジニア/デザイナー/QA等) 配属：PjM (プロジェクトマネージャー) チーム 自社SaaS・AIエージェントを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 協働メンバー： PdMチーム、エンジニア (フロントエンド、バックエンド、AI/ML) 、デザイナー、QAエンジニア セールス、カスタマーサクセス、クライアント企業の担当者 必須要件 システム開発プロジェクトにおける、要件定義〜検収までのプロジェクトマネジメント実務経験：5年以上 顧客経営層・事業責任者との折衝・合意形成を主導した経験 複数ステークホルダー (顧客/開発/営業/CS等) を巻き込み、スコープ・優先度の意思決定を前に進めた経験 炎上案件やスコープ変更など、困難な状況下でプロジェクトを立て直した経験 日本語にてコミュニケーションが可能なこと / Native level−like fluency in Japanese 歓迎要件 生成AI/LLMを用いたプロダクトまたはシステム開発プロジェクトの推進経験 (RAG、AIエージェント、評価設計、運用設計のいずれか) 複数案件の同時並行マネジメント (ポートフォリオ管理) の経験 アジャイル/スクラムの推進経験、またはウォーターフォールでの厳密な変更管理・品質管理経験 契約・見積・変更管理 (請負/準委任など) や原価・収益性を意識したプロジェクト推進の経験 PMO・標準化 (テンプレート整備、レビュー体制構築、メトリクス設計) の経験 PMI/PMP、IPAプロジェクトマネージャ等の資格、またはそれに準ずる知識 英語での業務コミュニケーション (社内の多国籍メンバーとの協働に活用) 求める人物像 構造化力 ：曖昧さや不確実性 (AI品質、顧客要望の変化) を前提に、課題を分解・整理して前に進められる方 仕組み化の徹底 ：「火消し」で終わらせず、再発防止や標準化まで落とし込める方 権限なき影響力 ：役職や権限に頼らず、信頼と論理で関係者を動かせる方 透明性の高いコミュニケーション ：悪い情報ほど早く共有し、関係者の信頼を積み上げられる方 変化への適応力 ：状況が変われば計画も変えるのが合理的、と割り切って方向修正できる方 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 基本出社いただいての勤務となります。ただし体調不良やご家族のケアが必要な場合は、上長に相談の上で在宅勤務が可能です。 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】Research Engineer, LLM/Agent / Japanese

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト 募集背景 JAPAN AI STUDIO は「企業の脳」として、顧客企業の全 SaaS を統合し、数百のワークフローを AI エージェントが自律的に実行する世界を目指しています。しかし、この構想を実現するには、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破しなければなりません。 複数の SaaS を横断して情報を検索・統合する際の推論品質の限界 長期にわたる業務プロセスを記憶し、文脈を維持する長期記憶の設計 テキスト・画像・音声・構造化データを統合的に扱うマルチモーダル対応 数百社が同時利用する環境での低レイテンシ推論 この 1年で、LLM を活用したエージェントシステムの採用は急速に進みました。コーディング、リサーチ、カスタマーサポート、セキュリティなど、多様な領域で AI エージェントが実用化されています。今後、AI エージェントがより複雑なタスクをエンドツーエンドで、あるいは人間と協力して遂行する未来に向けて、JAPAN AI では以下に取り組むチームを強化します。 長期ホライゾンの課題でより効果的なエージェントを実現する 様々なスケールで他のエージェントと協調し、大きなタスクを達成するための連携を設計する エージェント性能を最大化するため、新規のハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニングなど必要な課題を解く ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 このポジションの魅力 「企業の脳」を支える研究 : 単なるチャットボットの改善ではない。企業の全 SaaS を統合し AI が自律実行する「次世代基幹システム」の技術的基盤を、研究で切り拓く 研究→プロダクションの直結 : 開発した手法が即座に本番環境へ適用され、約 200 社の企業が利用するシステムに反映される。論文で終わらない、実世界へのインパクトを実感できる 最先端 AI 研究の実践 : 推論品質の限界突破、長期記憶設計、マルチエージェント協調など、業界最前線のフロンティア課題に取り組める 研究と発表の両立 : 論文発表・技術ブログ執筆を推奨し、学術機関や OSS コミュニティとの連携も積極的に支援 技術移転のインパクト : 開発した手法を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げするリーダーシップを発揮できる 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ■ シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します： JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 必須条件 コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における修士号・博士号を有すること LLM を用いた複雑なエージェントシステムの開発経験 ソフトウェアエンジニアリングと ML における十分な実務経験 LLM のプロンプト作成、および / または言語モデルを使ったプロダクト開発の経験 PyTorch / JAX での大規模モデル学習・推論の経験 LLM / Transformer アーキテクチャの深い理解 論文読解・再現実装の能力 Python での高品質なコード実装力 言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 英語 : ビジネスレベル 歓迎条件 大規模な強化学習 (Large-scale RL on language models) の経験 マルチエージェントシステムの設計・実装経験 トップカンファレンス (NeurIPS / ICML / ACL / EMNLP 等) での論文発表 RLHF / DPO 等のアライメント手法の実装経験 マルチモーダルモデル (Vision-Language 等) の経験 エージェント評価・安全性研究の経験 博士号 (CS / ML / NLP / 関連分野) 英語での研究コミュニケーション能力 開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 選考フロー 書類選考 → Homework → 面接（4～5回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】Research Engineer, LLM/Agent / English

  About JAPAN AI JAPAN AI, Inc. was established in April 2023 as a group company of Geniee, Inc. (TSE Growth Market) with the mission of dramatically expanding human potential through AI technology. We drive cutting-edge AI R&D both domestically and internationally. Our ambition goes far beyond building AI chatbots. We are building "the brain of the enterprise" — a next-generation core system where AI autonomously executes business operations by integrating all of a company's SaaS tools. With JAPAN AI STUDIO at the center, we are implementing a world where — given a database — no separate application is needed; AI performs the work and returns only the results. Through the transformative power of AI, we aim to create new value and contribute to the advancement of society as a whole. Join us in leading AI innovation and shaping a future where technology empowers people to achieve more. Related URLs Our Website Company Introduction Materials Tech Blog Careers Why We're Hiring JAPAN AI STUDIO aims to function as "the brain of the enterprise" — integrating every SaaS tool a company uses and enabling AI agents to autonomously execute hundreds of workflows. However, realizing this vision requires breaking through "frontier challenges" that current agent technology cannot solve: Reasoning quality limits when searching and integrating information across multiple SaaS platforms Long-term memory design that retains context across extended business processes Multimodal handling that unifies text, images, audio, and structured data Low-latency inference in environments where hundreds of companies operate simultaneously Over the past year, adoption of LLM-powered agent systems has accelerated rapidly — from coding and research to customer support and security. Looking ahead to a future where AI agents handle increasingly complex tasks end-to-end or in collaboration with humans, JAPAN AI is strengthening the team that will: Build more effective agents for long-horizon tasks Design coordination mechanisms for agents to collaborate at various scales and accomplish larger objectives Solve the necessary challenges — novel harness design, infrastructure improvements, fine-tuning — to maximize agent performance Mission "Solve the problems that make today's agents give up." Take on frontier challenges that today's AI agents cannot solve. Break through the quality limits of reasoning, retrieval/planning, long-term memory, and tool use. Pave the way — through research — for a future where hundreds of workflows running on JAPAN AI STUDIO operate smarter, faster, and more safely. Role & Expectations As a Research Engineer, you will lead cutting-edge and applied research in AI/LLM/ML: Conceive, develop, and compare different agent harnesses (memory, context compression, inter-agent communication architectures, etc.) Design and implement rigorous quantitative benchmarks for large-scale agentic tasks Support automated evaluation of models and prompts, ensuring quality across the entire lifecycle — from training to production Collaborate with the product organization to solve the hardest challenges in applying agents to products Create and optimize training data mixes to improve agent task performance and usability Transfer research outcomes to the Agentic Product Engineer team, raising quality across all products Writing papers is not the goal. We prioritize applying research to production and delivering results to users in a live environment serving approximately 200 companies. Why You'll Love This Role Research that powers "the brain of the enterprise" — This is not about improving chatbots. You will build the technical foundation for a next-generation core system where AI autonomously executes operations by integrating all enterprise SaaS — and you will do it through research. Research → Production, directly connected — Your methods are immediately deployed to a production environment used by ~200 companies. This is not research that ends with a paper — you will feel real-world impact. Cutting-edge AI research in practice — Work on the industry's frontier challenges: breaking reasoning quality limits, designing long-term memory, orchestrating multi-agent coordination, and more. Research and publication, side by side — We encourage paper publication and tech blog writing, and actively support collaboration with academic institutions and OSS communities. Impact through technology transfer — Transfer your methods to the Agentic Product Engineer team and exercise leadership in raising quality across all products. Rapid-growth environment — In a startup that has grown to 200+ people and 9 products in just 3 years, you will have significant autonomy in technical decision-making. Job Description Agent Research & Development Conceive, develop, and compare different agent harnesses (memory, context compression, inter-agent communication architectures, etc.) Research and develop new reasoning, planning, and retrieval methods Develop technologies for multimodal and long-context handling Survey, reproduce, and improve upon the latest research papers Evaluation & Benchmarking Design and implement rigorous quantitative benchmarks for large-scale agentic tasks Design synthetic data generation and evaluation benchmarks Support automated evaluation of models and prompts (across the full lifecycle from training to production) Production Problem-Solving Optimize inference latency and cost (quantization, distillation, caching, etc.) Create and optimize training data mixes Advance agent evaluation frameworks Improve quality and tune performance in production environments Knowledge Transfer & Outreach Transfer technology and mentor the Agentic Product Engineer team Collaborate with academic institutions and OSS communities Key Results (KR/Metrics) Benchmark score improvement rate (internal and public benchmarks) Number of novel methods shipped to production (per quarter) Inference latency and cost reduction rate Number of papers and technical blog posts published Number of internal knowledge transfers completed Team Structure Approximately 120 members are part of the development organization. Research Engineers work across the following groups: JAI Lab — AI research and development AI & Model — Model training and optimization Voice & Tel — Speech AI and telephony systems Closely collaborating roles: Agentic Product Engineer — Agent feature development (primary research transfer target) Agent Harness Engineer — Agent execution infrastructure AI Quality Scientist — Evaluation pipeline collaboration Product Manager — Product design and prioritization You May Be a Good Fit If You Master's or Ph.D. in Computer Science, Software Engineering, Artificial Intelligence, Machine Learning, Mathematics, Physics, or related fields Experience developing complex agentic systems using LLMs Significant hands-on experience in software engineering and ML Experience with LLM prompt engineering and/or building products with language models Experience with large-scale model training and inference using PyTorch or JAX Deep understanding of LLM and Transformer architectures Ability to read, reproduce, and improve upon research papers Strong implementation skills in Python (production-quality code) Language requirement (at least one of the following): Japanese: Fluent — able to discuss product development without friction English: Business level Strong Candidates May Also Have Experience with large-scale reinforcement learning on language models Experience designing and implementing multi-agent systems Publications at top-tier conferences (NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP, or equivalent) Hands-on experience implementing alignment techniques such as RLHF or DPO Experience with multimodal models (e.g., Vision-Language models) Background in agent evaluation or AI safety research Ph.D. in CS, ML, NLP, or a related field Ability to communicate research findings in English Tech Stack Languages: Python (research / framework), TypeScript / React / Next.js (frontend) / NX ML/AI: PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases Infrastructure: GCP (containers / K8s), Docker Tools: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI Dev Support: Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin Hardware: Mac (Apple Silicon), dual monitors Learning & Development Support AI Tool Usage Support Company covers the cost of using AI tools such as JAPAN AI SaaS services, Cursor, ChatGPT, Claude, etc. Development Tool Support If a desired development tool is paid, the cost is covered (up to ¥30,000 per year) Book Purchase Assistance Company covers the cost of purchasing books for learning, such as technical books (up to ¥30,000 per half-year) Language Learning / Qualification Support Company covers the cost of Japanese or English learning programs and qualification acquisition Refresh Allowance Company covers the cost of services used for personal refreshment (up to ¥5,000 per month) e.g., gym, yoga, chiropractic, aquarium, movies, theme park tickets, etc. Housing Allowance Housing allowance provided for those living in designated areas (up to ¥30,000 per month) 続きを見る

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  【JAPAN AI】Agent Harness Engineer / Japanese

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト 募集背景 2025年は「AI エージェントの年」でした。2026年は「Agent Harness の年」です。 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として数百のワークフローを自律実行する世界では、AI エージェントの性能はモデルだけでは決まりません。モデルを包み込み、セッション管理・チェックポイント・ガードレール・コンテキスト注入・ツール実行を制御する Agent Harness (エージェント制御基盤) こそが、エージェントを「デモで動く」から「本番で信頼できる」に変える鍵です。 「企業の脳」が稟議を承認し、リソースを配置し、見込み顧客を探索する — その一つひとつのアクションを安全・高速・確実に制御する心臓部が Agent Harness です。 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社で設計・実装し、全プロダクトの共通基盤として構築する Agent Harness Engineer を募集しています。 ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す  状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス  安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ///// Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する このポジションの魅力 Agent Harnessを自社で作る : 2026年最もホットなアーキテクチャ概念を、OSSに頼らず自社で設計・実装できる。業界の最前線に立てる AI/ML × バックエンドの交点 : LLM の動作原理を理解した上で、エージェント実行基盤を自ら設計・実装する。純粋なインフラでも純粋な ML でもない、新しい領域 基盤ソフトウェアの設計者 : YAMLを書く仕事ではなく、SDK・実行エンジン・オーケストレーターをコードで作る仕事。低レイヤーの知識が直接活きる 開発者体験の設計 : 社内120名のエンジニアが使うSDK・ツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させる 全プロダクトの土台を支える : 約200社が利用する本番環境で、あなたが作ったHarnessの上ですべてのAIエージェントが動く 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ■ シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ■ シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ■ シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。  Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します： Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 必須条件 コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験 バックエンドエンジニアとしての実務経験 5 年以上 Python での本番プロダクト開発経験 LLM / AI エージェントを活用した本番システムの設計・実装経験 分散システムの設計・実装経験 (単なる運用ではなく、設計・コーディングを含む) RESTful API / gRPC の設計・実装経験 言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 英語 : ビジネスレベル 歓迎条件 Agent Framework / Agent Harness の設計・実装経験 (LangChain / LangGraph / AutoGen 等) クラウドプラットフォーム (AWS / GCP / Azure) での本番運用経験 RAG システム、ベクターデータベース、メモリアーキテクチャへの理解 モデルルーティング・推論最適化の経験 Go での基盤ソフトウェア開発経験 (SDK、ランタイム、フレームワーク等) Kubernetes / コンテナオーケストレーションの深い理解 イベント駆動アーキテクチャ (Kafka / RabbitMQ 等) の経験 安全性ガードレール、ポリシー実行、AI の可観測性実装経験 ML 基盤 / MLOps 構築経験 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 選考フロー 書類選考 → コーディングテスト → 面接（4～5回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】Agent Harness Engineer / English

  About JAPAN AI JAPAN AI, Inc. was established in April 2023 as a group company of Geniee, Inc. (TSE Growth Market) with the mission of dramatically expanding human potential through AI technology. We drive cutting-edge AI R&D both domestically and internationally. Related URLs Our Website Company Introduction Materials Tech Blog Careers Why We're Hiring 2025 was "the year of AI agents." 2026 is "the year of Agent Harness." In a world where JAPAN AI STUDIO autonomously executes hundreds of workflows as "the brain of the enterprise," agent performance is not determined by the model alone. The Agent Harness — the control layer that wraps the model and manages session state, checkpoints, guardrails, context injection, and tool execution — is the key that transforms an agent from "works in a demo" to "trusted in production." "The brain of the enterprise" approves requests, allocates resources, and discovers prospects — the Agent Harness is the heart that controls each of these actions safely, quickly, and reliably. JAPAN AI is hiring Agent Harness Engineers to design and implement this Agent Harness in-house and build it as the shared foundation across all products. Mission "Design the heart of 'the brain of the enterprise.'" Design and implement the Agent Harness — execution engine, orchestration, guardrails, memory, and model routing — that enables AI agents to operate safely, quickly, and reliably. Build the control foundation for hundreds of workflows running on JAPAN AI STUDIO, entirely in-house. What Is an Agent Harness? An Agent Harness is the control and execution infrastructure layer that wraps AI models. While Agent Frameworks (e.g., LangChain) handle agent construction , the Agent Harness handles agent control and operation . Backend Engineer What you build : Web APIs, microservices Relationship with AI/ML : Calls ML models via API State management : Stateless request/response Safety controls : Authentication, authorization, input validation ///// Agent Harness Engineer What you build : LLM-centric agent execution engines, SDKs, orchestrators Relationship with AI/ML : Designs model routing, RAG integration, context injection, and inference optimization at the system level State management : Agent session management, checkpoints, long-term memory, working memory Safety controls : Guardrail/policy execution engine — a rule execution layer that controls LLM output Role & Expectations As an Agent Harness Engineer, you will design and implement the agent control and execution infrastructure, leveraging your AI/ML knowledge. Design and implement the execution engine (Graph Runtime / State Machine) with deep understanding of LLM / AI agent operating principles Own AI-specific system design including model routing, context management, and memory infrastructure (long-term memory, working memory) Design and develop the Agent SDK used by 120 in-house engineers Build the guardrail / policy execution engine to safely control agent behavior Collaborate with Research Engineers to integrate the latest research outcomes into the production infrastructure Why You'll Love This Role Build the Agent Harness in-house — Design and implement the hottest architectural concept of 2026 without relying on OSS. Stand at the industry's cutting edge. At the intersection of AI/ML × Backend — Design and implement the agent execution infrastructure with deep understanding of LLM operating principles. Neither pure infrastructure nor pure ML — a new domain. Foundation software designer — This is not a job writing YAML. You will build SDKs, execution engines, and orchestrators in code. Low-level knowledge directly applies. Developer experience architect — Design the SDK and toolchain used by 120 in-house engineers, improving productivity across the entire development organization. Powering every product — In a production environment used by ~200 companies, every AI agent runs on the Harness you build. Rapid-growth environment — In a startup that has grown to 200+ people and 9 products in just 3 years, you will have significant autonomy in technical decision-making. Job Description Agent Harness design & implementation Design and implement the agent execution engine (Graph Runtime / State Machine) Design and develop the Agent SDK — the interface for in-house engineers to build agents Implement session management, checkpoint, and recovery mechanisms Build the guardrail / policy execution engine — a rule execution infrastructure that controls agent behavior AI/ML System Integration Model routing — optimal routing of inference requests across multiple LLM providers and model types Design context management and memory infrastructure (long-term memory, working memory, RAG integration) Optimize inference pipelines (latency reduction, cost efficiency, caching strategies) Integrate latest research findings into the production infrastructure in collaboration with Research Engineers Orchestration & performance Develop workflow orchestration and queuing systems Cost/performance optimization (autoscaling, caching, batch processing) Inference request routing and load balancing Reliability & Operations Maintain platform uptime of ≥99.9% Incident response and post-mortems Design data access and permission management infrastructure Key Results (KRs / Metrics) Agent SDK adoption rate (in-house team usage rate and satisfaction) Agent execution success rate (task completion rate, checkpoint recovery success rate) Harness-attributed failure rate (guardrail breach rate, state inconsistency rate) Execution latency P95 / P99 (Harness layer overhead) Inference cost efficiency (cost optimization through model routing) Developer experience score (internal NPS for SDK / API) Team Structure Approximately 120 members are part of the development organization. Agent Harness Engineers work across the following groups: Infra — Cloud infrastructure and SRE Data — Data pipelines and analytics infrastructure Agent Harness — Agent execution framework Closely collaborating roles: Agentic Product Engineer — Agent feature development (SDK users) Research Engineer — R&D and integration of new methods into the infrastructure AI Quality Scientist — Evaluation pipeline collaboration Product Manager — Product design and non-functional requirements definition You May Be a Good Fit If You Bachelor's degree or equivalent practical experience in Computer Science, Software Engineering, Artificial Intelligence, Machine Learning, Mathematics, Physics, or related fields 5+ years of practical experience as a backend engineer Production product development experience in Python Experience designing and implementing production systems that leverage LLM / AI agents Experience designing and implementing distributed systems (including design and coding, not just operations) Experience designing and implementing RESTful APIs / gRPC Language requirement (at least one of the following): Japanese: Fluent — able to discuss product development without friction English: Business level Strong Candidates May Also Have Agent Framework / Agent Harness design and implementation experience (LangChain / LangGraph / AutoGen, etc.) Production operations experience on cloud platforms (AWS / GCP / Azure) Understanding of RAG systems, vector databases, and memory architectures Model routing and inference optimization experience Foundation software development experience in Go (SDKs, runtimes, frameworks, etc.) Deep understanding of Kubernetes / container orchestration Event-driven architecture experience (Kafka / RabbitMQ, etc.) Experience implementing safety guardrails, policy execution, and AI observability ML infrastructure / MLOps construction experience Technical communication ability in English Tech Stack  Languages : Python, Go (backend / infrastructure), TypeScript / React / Next.js (frontend), NX Infrastructure : GCP (containers / K8s), Docker, Terraform Messaging : Kafka, Pub/Sub Monitoring : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry Tools : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI Dev Support: Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin Workstation : Mac (Apple Silicon), dual monitor setup Learning & Development Support AI Tool Usage Support Company covers the cost of using AI tools such as JAPAN AI SaaS services, Cursor, ChatGPT, Claude, etc. Development Tool Support If a desired development tool is paid, the cost is covered (up to ¥30,000 per year) Book Purchase Assistance Company covers the cost of purchasing books for learning, such as technical books (up to ¥30,000 per half-year) Language Learning / Qualification Support Company covers the cost of Japanese or English learning programs and qualification acquisition Refresh Allowance Company covers the cost of services used for personal refreshment (up to ¥5,000 per month) e.g., gym, yoga, chiropractic, aquarium, movies, theme park tickets, etc. Housing Allowance Housing allowance provided for those living in designated areas (up to ¥30,000 per month) 続きを見る

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  【JAPAN AI】Software Enginner, AI Platform / Japanese

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト 募集背景 「企業の脳」は止まってはいけません。 JAPAN AI STUDIO が約 200 社の顧客企業で稟議承認・リソース配置・見込み顧客探索などの業務を 24時間自律実行する世界では、プラットフォームの稼働率 99.9% は最低ラインです。同時に、数百のワークフローが同時実行される環境での推論コスト・インフラコストの最適化、そして開発者体験の向上が求められています。 Agent Harness Engineer が「エンジンを作る人」なら、Software Engineer (AI Platform) は「エンジンが安定して動く環境を作る人」です。Kubernetes クラスタの設計・運用、観測性基盤の構築、推論コスト最適化、CI/CD パイプラインの整備 — バックエンドエンジニアリングの力で「企業の脳」のインフラ全体を支えるポジションです。 ミッション 「企業の脳」が 24時間 365日止まらない世界を支える AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための共通基盤 — バックエンドサービス、実行環境、観測性、ガバナンスを設計・構築・運用し、プラットフォーム全体の信頼性とコスト効率を最大化する。 期待する役割について Software Engineer (AI Platform) として、バックエンドエンジニアリングの力で AI プラットフォーム全体の信頼性・パフォーマンス・コスト効率を支えていただきます。 バックエンドサービスの設計・実装・運用を担いながら、Kubernetes クラスタやクラウドインフラの最適化にも取り組む 観測性基盤 (トレーシング、ログ、メトリクス) を設計・整備し、AI エージェント特有の障害を迅速に検出・解決する 推論コスト・インフラコストの最適化により、ビジネスインパクトに直結する改善を実現する SLI / SLO の設計・運用、オンコール、インシデント対応を通じて稼働率 99.9% を維持する CI/CD パイプラインの構築・改善、開発環境の整備を通じて社内エンジニアの開発者体験を向上させる このポジションの魅力 バックエンド × インフラの交点 : バックエンドエンジニアリングの力でプラットフォーム全体を支える新しい領域 ** AI 時代のプラットフォームエンジニアリング : 従来のインフラ / SRE の枠を超え、推論コスト最適化、GPU 管理、エージェントトレーシングなど AI 特有の課題に取り組める 大規模クラウドインフラの設計 : Kubernetes、イベント駆動アーキテクチャ、オートスケーリングなど、大規模分散システムの設計・運用経験を積める コスト最適化のインパクト : 推論コスト・インフラコストの最適化が直接的にビジネスインパクトに繋がる。$/リクエストの改善が全プロダクトに波及する 全プロダクトの土台を支える : 約200社が利用する本番環境の稼働率99.9%を支える。あなたが構築したインフラの上で、すべてのAIエージェントが動く 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 バックエンドサービス・プラットフォーム構築 AI プラットフォームのバックエンドサービスの設計・実装・運用 Kubernetes クラスタの設計・構築・運用 クラウドインフラ (GCP) のアーキテクチャ設計・最適化 IaC (Terraform) によるインフラのコード化・自動化 コスト / 性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理、GPU 管理) 観測性・ガバナンス 観測性基盤 (トレーシング、ログ、メトリクス) の設計・整備 AI エージェント特有のトレーシング (推論リクエストの追跡、ツール呼び出しの可視化) データアクセス・権限管理基盤の構築 セキュリティ要件への対応 SRE・信頼性 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 SLI / SLO の設計・運用 オンコール、インシデント対応、ポストモーテム インシデント MTTR の継続的改善 開発者体験の向上 CI/CDパイプラインの構築・改善 開発環境・ステージング環境の整備 社内エンジニア向けのインフラドキュメント整備 業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ■ シナリオ 1: 推論パイプラインのバックエンドサービス最適化 推論リクエストの急増に伴い、バックエンドサービスのレイテンシが悪化。リクエストパターンを分析し、キャッシュ戦略の再設計とバックエンドサービスの非同期処理化を実装。P95 レイテンシを 40% 改善しつつ、推論コストを 20% 削減。 ■ シナリオ 2: エージェントトレーシング基盤の構築 AI エージェントの障害原因特定に時間がかかっている課題を解決するため、OpenTelemetry ベースのトレーシング基盤を設計・実装。推論リクエスト → ツール呼び出し → 外部 API 連携の一連のフローを可視化し、MTTR を 50% 短縮。 ■ シナリオ 3: マルチテナント環境のコスト最適化 約 200 社の顧客が同時利用するマルチテナント環境で、テナントごとのリソース消費を可視化するダッシュボードを構築。利用パターンに基づくリソース配分の最適化により、インフラコスト (\$/リクエスト) を 15% 改善。 成果責任 (KR/メトリクス) プラットフォーム稼働率 ≥ 99.9% エージェント実行レイテンシ P95/P99 インフラコスト効率 ($/リクエスト) 開発者体験スコア (社内NPS) インシデント MTTR ≤ 目標値 チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Platform Engineerは以下のチームを横断して活動します： Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤の設計・実装 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 必須条件 コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験 バックエンドエンジニアとしての実務経験 3 年以上 Python での本番プロダクト開発経験 クラウドプラットフォーム (AWS / GCP / Azure) での設計・運用経験 Kubernetes / コンテナオーケストレーションの理解と運用経験 分散システムの設計・運用経験 言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 英語 : ビジネスレベル 歓迎条件 IaC (Terraform / Pulumi 等) の実務経験 GPU クラスタの運用・最適化経験 ML 基盤 / MLOps 構築経験 AI ワークロード (推論サーバー、モデルサービング) の運用経験 イベント駆動アーキテクチャ (Kafka / RabbitMQ 等) の経験 SRE / DevOps のプラクティス (SLI / SLO 設計、Chaos Engineering 等) セキュリティエンジニアリング経験 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry CI/CD : GitHub Actions ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 選考フロー 書類選考 → コーディングテスト → 面接（4～5回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  About JAPAN AI JAPAN AI, Inc. was established in April 2023 as a group company of Geniee, Inc. (TSE Growth Market) with the mission of dramatically expanding human potential through AI technology. We drive cutting-edge AI R&D both domestically and internationally. Our ambition goes far beyond building AI chatbots. We are building "the brain of the enterprise" — a next-generation core system where AI autonomously executes business operations by integrating all of a company's SaaS tools. With JAPAN AI STUDIO at the center, we are implementing a world where — given a database — no separate application is needed; AI performs the work and returns only the results. Through the transformative power of AI, we aim to create new value and contribute to the advancement of society as a whole. Join us in leading AI innovation and shaping a future where technology empowers people to achieve more. Related URLs Our Website Company Introduction Materials Tech Blog Careers Why We're Hiring "The brain of the enterprise" must never go down. In a world where JAPAN AI STUDIO autonomously executes tasks such as approval workflows, resource allocation, and prospect discovery 24/7 for approximately 200 client companies, a platform uptime of 99.9% is the bare minimum. At the same time, optimizing inference and infrastructure costs in an environment where hundreds of workflows run concurrently — and improving developer experience — are critical demands. If the Agent Harness Engineer is "the person who builds the engine," the Software Engineer (AI Platform) is "the person who builds the environment where the engine runs reliably." Kubernetes cluster design and operations, observability infrastructure, inference cost optimization, CI/CD pipeline development — this is a position that supports the entire infrastructure of "the brain of the enterprise" through the power of backend engineering. Mission "Support a world where 'the brain of the enterprise' never stops — 24/7, 365 days a year." Design, build, and operate the shared foundation — backend services, execution environments, observability, and governance — that enables AI agents to operate safely, quickly, and reliably. Maximize the reliability and cost efficiency of the entire platform. Role & Expectations As a Software Engineer (AI Platform), you will power the reliability, performance, and cost efficiency of the entire AI platform through backend engineering. Design, implement, and operate backend services while also optimizing Kubernetes clusters and cloud infrastructure Design and build observability infrastructure (tracing, logging, metrics) to rapidly detect and resolve failures unique to AI agents Deliver improvements with direct business impact through inference cost and infrastructure cost optimization Maintain 99.9% uptime through SLI/SLO design and operations, on-call, and incident response Improve developer experience for in-house engineers through CI/CD pipeline construction and development environment improvements Why You'll Love This Role At the intersection of Backend × Infrastructure — A new domain where you support the entire platform through the power of backend engineering. Platform engineering for the AI era — Go beyond traditional infrastructure / SRE to tackle AI-specific challenges: inference cost optimization, GPU management, agent tracing, and more. Large-scale cloud infrastructure design — Gain experience designing and operating large-scale distributed systems with Kubernetes, event-driven architectures, and autoscaling. Cost optimization with real impact — Inference and infrastructure cost optimization directly translates to business impact. Improving $/request ripples across all products. Powering every product — Support 99.9% uptime for a production environment used by ~200 companies. Every AI agent runs on the infrastructure you build. Rapid-growth environment — In a startup that has grown to 200+ people and 9 products in just 3 years, you will have significant autonomy in technical decision-making. Job Description Backend Services & Platform Development Design, implement, and operate backend services for the AI platform Design, build, and operate Kubernetes clusters Architect and optimize cloud infrastructure (GCP) Codify and automate infrastructure with IaC (Terraform) Cost/performance optimization (autoscaling, caching, batch processing, GPU management) Observability & Governance Design and build the observability stack (tracing, logging, metrics) Implement AI agent-specific tracing (inference request tracking, tool call visualization) Build data access and permission management infrastructure Address security requirements SRE & Reliability Maintain platform uptime of ≥99.9% Design and operate SLIs / SLOs On-call, incident response, and post-mortems Continuously improve incident MTTR Developer Experience Build and improve CI/CD pipelines Maintain development and staging environments Create and maintain infrastructure documentation for internal engineers Example Scenarios The following are illustrative scenarios for this role: Scenario 1: Backend service optimization for the inference pipeline A surge in inference requests degrades backend service latency. You analyze request patterns, redesign the caching strategy, and implement asynchronous processing in the backend service. Result: 40% improvement in P95 latency while reducing inference costs by 20%. Scenario 2: Building the agent tracing infrastructure Root-cause analysis for AI agent failures is taking too long. You design and implement an OpenTelemetry-based tracing infrastructure that visualizes the full flow from inference request → tool call → external API integration. Result: 50% reduction in MTTR. Scenario 3: Cost optimization in a multi-tenant environment In a multi-tenant environment serving ~200 concurrent customers, you build a dashboard that visualizes per-tenant resource consumption. By optimizing resource allocation based on usage patterns, you achieve a 15% improvement in infrastructure cost ($/request). Key Results (KR/Metrics) Platform uptime ≥ 99.9% Agent execution latency P95 / P99 Infrastructure cost efficiency ($/request) Developer experience score (internal NPS) Incident MTTR ≤ target value Team Structure Approximately 120 members are part of the development organization. Software Engineers (AI Platform) work across the following groups: Infra — Cloud infrastructure and SRE Data — Data pipelines and analytics infrastructure Agent Harness — Agent execution framework Closely collaborating roles: Agent Harness Engineer — Agent execution infrastructure design and implementation Agentic Product Engineer — Agent feature development AI Quality Scientist — Evaluation pipeline collaboration Product Manager — Product design and non-functional requirements definition You May Be a Good Fit If You Bachelor's degree or equivalent practical experience in Computer Science, Software Engineering, Artificial Intelligence, Machine Learning, Mathematics, Physics, or related fields 3+ years of practical experience as a backend engineer Production product development experience in Python Design and operations experience on cloud platforms (AWS / GCP / Azure) Understanding and operational experience with Kubernetes / container orchestration Distributed system design and operations experience Language requirement (at least one): Japanese: Fluent — able to discuss product development without friction English: Business level Strong Candidates May Also Have IaC practical experience (Terraform / Pulumi, etc.) GPU cluster operations and optimization experience ML infrastructure / MLOps construction experience AI workload operations experience (inference servers, model serving) Event-driven architecture experience (Kafka / RabbitMQ, etc.) SRE / DevOps practices (SLI / SLO design, Chaos Engineering, etc.) Security engineering experience Technical communication ability in English Tech Stack Languages: Python (backend), TypeScript / React / Next.js (frontend) / NX Infrastructure: GCP (containers / K8s), Docker, Terraform Messaging: Kafka / Pub/Sub Monitoring: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry CI/CD: GitHub Actions Tools: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI Dev Support: Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin Hardware: Mac (Apple Silicon), dual monitors Learning & Development Support AI Tool Usage Support Company covers the cost of using AI tools such as JAPAN AI SaaS services, Cursor, ChatGPT, Claude, etc. Development Tool Support If a desired development tool is paid, the cost is covered (up to ¥30,000 per year) Book Purchase Assistance Company covers the cost of purchasing books for learning, such as technical books (up to ¥30,000 per half-year) Language Learning / Qualification Support Company covers the cost of Japanese or English learning programs and qualification acquisition Refresh Allowance Company covers the cost of services used for personal refreshment (up to ¥5,000 per month) e.g., gym, yoga, chiropractic, aquarium, movies, theme park tickets, etc. Housing Allowance Housing allowance provided for those living in designated areas (up to ¥30,000 per month) 続きを見る

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  【JAPAN AI】AI Success Engineer

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト Deployment Strategy部の紹介 募集背景 「企業の脳」は、導入して終わりではありません。 FDE が顧客の現場に入り込み、JAPAN AI STUDIO を使って「企業の脳」を実装する — ここまでが導入フェーズです。しかし、「企業の脳」の真の価値は、導入後に顧客の業務に定着し、利用が拡大し、ROI が実現されて初めて証明されます。 構築した経費精算の自動承認ワークフローが現場で実際に使われているか。見込み顧客探索エージェントが営業チームの行動を変えているか。稟議承認 AI が承認リードタイムを短縮しているか — これらを技術面からモニタリングし、改善し、成果を可視化する専門職が必要です。 FDE が「企業の脳を実装する人」なら、AI Success Engineer は「企業の脳が定着し、成果を出し続ける状態を作る人」です。 OpenAI や Databricks が確立した AI Success Engineer という職種を、JAPAN AI のプロダクト群に最適化した形で新設し、顧客の AI 活用成功を技術面からリードするポジションを立ち上げます。 ミッション 「企業の脳」が定着し、成果を出し続ける状態を作る AI プロダクト導入後の顧客成功を技術面から最大化し、利用定着・拡大展開・ROI 実現を推進する。 AI Success Engineerとは AI Success Engineerは、OpenAI社やDatabricks社が確立した職種で、AIプロダクトの導入後に顧客の成功を技術面から支援するエンジニアです。従来のカスタマーサクセスやテクニカルサポートとは異なり、AIプロダクト特有の課題 (プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善) を技術的に解決する専門職です。 従来のカスタマーサクセス | AI Success Engineer 利用状況のモニタリング・報告 | 利用データを分析し、プロアクティブに改善提案 機能の使い方を説明する | AIの使い方を設計し、業務ワークフローに組み込む 問い合わせに対応する | 問題の根本原因を技術的に特定・解決する チャーン防止 | ROI実現・拡大展開の推進 FDE との分担 FDE | AI Success Engineer 課題発見→PoC→本番導入 | 導入後の定着→活用拡大→ROI 実現 「企業の脳」を実装する | 「企業の脳」が成果を出し続ける状態を作る 新規ワークフローの構築 | 既存ワークフローの改善・最適化 顧客の未来を発見する | 顧客の成功を証明する 期待する役割について AI Success Engineer として、顧客の AI プロダクト導入後の成功を技術面からリードしていただきます。 FDE が構築した「企業の脳」のワークフローが現場で実際に使われ、成果を出し続ける状態を作る 顧客の業務部門・IT 部門と密接に連携し、AI プロダクトが実際の業務で成果を出し続ける状態を作る 顧客の IT 部門・開発チームと協働し、API 連携やデータ統合の技術支援を行う 利用データの分析に基づくプロアクティブな改善提案を行う レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析を行い、エスカレーション対応をリードする 顧客フィードバックをプロダクトチームに還元し、プロダクトの進化に貢献する このポジションの魅力 「企業の脳」の成功を証明する : FDE が実装した「企業の脳」が顧客の業務を変え、ROI が実現される瞬間を目の前で体験できる。「使われる AI」を作る手応えがある 顧客の成功を直接支える :  導入したAIプロダクトが顧客の業務を変え、ROIが実現される瞬間を目の前で体験できる。「使われるAI」を作る手応えがある AI活用の専門家になれる :  プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善など、AIプロダクト活用の最前線で専門性を磨ける 新設ポジション :  0名→3名→8名への立ち上げフェーズ。チームの文化・プロセスをゼロから設計できる プロダクトを進化させる :  顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、JAPAN AIのプロダクト自体を進化させる 多様な業界・課題への挑戦 :  金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様なAI活用課題に取り組める 急成長環境 :  設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 技術オンボーディング・トレーニング FDE から引き継いだ導入済みワークフローの技術オンボーディング設計・実施 顧客の業務ワークフローに合わせた AI 活用方法の設計・提案 トレーニング資料・ベストプラクティスの作成・提供 利用定着・ROI実現 成功指標 (KPI) の設計と定期的なROIレビュー 利用状況モニタリングとプロアクティブな改善提案 利用データのダッシュボード構築・定量分析による課題の早期発見 プロンプト最適化・エージェント設定の改善支援 評価基盤 (eval) の運用支援・品質改善 テクニカルサポート・問題解決 レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析 テクニカルサポートのエスカレーション対応 API/SDK/インテグレーションに関する技術支援 セキュリティ・ガバナンス・コンプライアンス対応 プロダクトフィードバック・拡大展開 顧客フィードバックの収集とプロダクトチームへの還元 拡大展開 (アップセル/クロスセル) の技術支援 新規ユースケースの発見・提案 業務シナリオ例 ■ シナリオ 1 : SaaS 横断ワークフローの利用定着支援 FDE が製造業の顧客に構築した「経費精算自動承認ワークフロー」(楽々精算 → SmartHR 連携) の導入後、利用率が伸び悩んでいる。利用データを分析し、「現場作業者がスマートフォンから使いにくい」「承認結果の通知が遅い」という課題を特定。モバイル向けの利用ガイドを作成し、通知設定を最適化。さらに、現場向けトレーニングを実施。利用率が 2倍に改善し、月間 400時間の業務削減効果を可視化して経営層に報告。 ■ シナリオ 2 : 「企業の脳」の ROI 可視化と全社展開 FDE が金融機関の 1部門に構築した「見込み顧客探索エージェント」の導入後、ROI レビューを実施。アプローチ数 3倍、受注率 15% 向上という成果を定量化し、経営層向けレポートを作成。この成果をもとに、他の 5部門への全社展開の意思決定を支援し、アップセルに貢献。展開先の各部門に合わせたプロンプト最適化とエージェント設定の調整を実施。 ■ シナリオ 3 : ワークフロー品質改善のフィードバックループ 小売業の顧客が JAPAN AI AGENT を活用した「稟議承認 AI」で、回答精度に関するフィードバックが増加。eval 基盤を活用して回答品質を定量分析し、特定の稟議カテゴリで factuality スコアが低いことを特定。プロンプト最適化とナレッジベースの改善を提案し、回答精度が 15% 向上。この改善パターンをプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 成果責任 (KR/メトリクス) 顧客ヘルススコア (利用率、API呼出数、アクティブユーザー数) チャーン率 ≤ 目標値 拡大展開率 (アップセル/クロスセル貢献) 顧客NPS ≥ 目標値 技術サポートチケット解決時間 (MTTR) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。  AI Success Engineerは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します： FDE — 導入フェーズからの引き継ぎ Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 プロダクトチーム — フィードバック還元 サポートチーム — エスカレーション対応 必須条件 以下いずれか 技術顧客対応 (TAM、CSE、SA、テクニカルサポート等) の経験 : 3年以上 SaaS プロダクトの導入・運用支援、または技術コンサルティングの経験 : 3 年以上 API/SDK/インテグレーションパターンの理解 セキュリティ基礎 (SSO、暗号化、GDPR等) プロジェクト管理能力 (複数顧客の並行対応) AI / LLM 技術への強い関心と自己学習の実績 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 歓迎条件 LLM/生成AI製品の導入・運用支援経験 エンタープライズSaaS CSM/CS経験 Python/JavaScriptでの簡易開発・自動化能力 データ分析・可視化スキル (SQL、BigQuery、Looker等) プロンプトエンジニアリング・RAGの実践経験 ISMS / SOC2 / 個人情報保護法等のコンプライアンス対応経験 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 言語 : Python (自動化・分析), SQL (データ分析) AI / LLM : JAPAN AI STUDIO SDK, プロンプトエンジニアリング, RAG データ : BigQuery, Looker, Pandas インフラ : GCP, Docker (基礎理解レベル) ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 選考フロー 書類選考 → コーディングテスト → 面接（4～5回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】Human-AI Collaboration Architect / Japanese

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト 募集背景 「企業の脳」が信頼されるかどうかは、デザインで決まります。 JAPAN AI STUDIO が稟議を承認し、リソースを配置し、見込み顧客を探索する — AI が企業の業務を自律的に実行する世界では、AI の出力は確率的で、間違えることもあり、ブラックボックスになりがちです。ユーザーが「この AI に任せていい」と感じるか、「信頼できない」と感じて使わなくなるか — その分岐点はデザインにあります。 AI エージェントが自律的に稟議を承認したとき、ユーザーはその判断根拠を確認できるか。AI が間違えたとき、ユーザーは安心して取り消し・修正できるか。複数の SaaS を横断して処理が進行しているとき、ユーザーは今何が起きているかを把握できるか。 JAPAN AI では、この「人と AI エージェントの信頼関係」を設計する専門職として Human-AI Collaboration Architect を募集します。従来の UX デザイナーの枠を超え、AI エージェント時代の新しいデザイン領域 — AX (Agent Experience) — を切り拓くポジションです。 ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ///// Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする このポジションの魅力 AX という新しいデザイン領域 : 「人と AI の信頼関係」という、まだ正解のないデザイン領域に挑戦できる。業界の先駆者になれる 9つのプロダクトを横断 : JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENTなど、多様なAIプロダクトのデザインに携われる。1つのプロダクトに閉じない幅広い経験 デザインシステムをゼロから構築 : AIプロダクト向けのデザインシステムを設計・構築できる。コンポーネント設計からインタラクションパターンまで、基盤を作る仕事 ユーザーリサーチの実践 : 約200社の顧客に対して、インタビュー・ユーザビリティテスト・A/Bテストを実施し、データに基づくデザイン判断ができる 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、デザインの意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ■ シナリオ 1 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ■ シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。エラー回復成功率が 35% 向上。 ■ シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。  密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 必須条件 プロダクトデザイン/UXデザインの実務経験 : 5年以上 AI/LLM搭載プロダクトのデザイン経験 : 1年以上 会話型UI/対話型インターフェースの設計経験 ユーザーリサーチ (定性・定量) の実施・分析経験 プロトタイピングツール (Figma等) の高い習熟度 情報アーキテクチャ (IA) 設計の経験 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 歓迎条件 Conversational Design / Voice UI の経験 Responsible AI / AI 倫理に関する知識 フロントエンド実装能力 (HTML / CSS / JS / React 等) — コードでのプロトタイピングに活用 デザインシステム構築・運用経験 エージェントのパーソナ設計・トーン設計の経験 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 選考フロー 書類選考 (レジュメ&ポートフォリオ) → Homework → 面接（4～5回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます ポートフォリオに含めていただきたい内容 ユーザー中心のデザイン思考を示すケーススタディ (問題定義 → 調査 → 設計 → 検証のプロセス) AI / チャットボット / 対話型インターフェースのデザイン事例 (あれば) 複雑なワークフローをシンプル・直感的にした事例 UI クラフトの品質が伝わるビジュアル (細部、視覚的な完成度) デザインプロセスの説明 (リサーチ → アイデア → プロトタイピング → ユーザーテスト → 実装) 続きを見る

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  【JAPAN AI】Product Manager, AI SaaS / Japanese

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト 募集背景 JAPAN AI は 9 つの AI プロダクトを展開し、約 200 社の企業に導入しています。しかし、「企業の脳」という壮大な構想を実現するには、個々の機能開発を超えて「何を・なぜ・どう作るか」をプロダクト全体の視点から定義し、技術とビジネスの両面からプロダクトの成功確率を最大化する Product Manager が必要です。 企業の全 SaaS を統合し AI が自律実行する「企業の脳」を構築するには、SaaS 連携のレイヤー分離設計、ワークフローエンジンの Build vs Buy 判断、マルチテナント環境での非機能要件のトレードオフ — 従来の PdM の枠を超えた、アーキテクチャレベルの意思決定が求められます。 従来の PdM ではありません。Product Architect として、「企業の脳」のアーキテクチャそのものを設計し、プロダクトの方向性を決定する Product Manager を募集します。 ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する このポジションの魅力 プロダクトの方向性を決める : 個々の機能ではなく、プロダクト全体の「何を・なぜ・どう作るか」を決定する。JAPAN AIの9つのプロダクトの未来を設計できる 技術とビジネスの交差点 : ビジネス課題を技術アーキテクチャに翻訳する、最もインパクトの大きい意思決定を担う AIプロダクト設計の最前線 : RAG、tool-use、guardrails、マルチエージェントなど、AIプロダクト特有のアーキテクチャ設計に取り組める 経営層との直接対話 : 経営層・顧客技術責任者と直接対話し、プロダクト戦略を策定する 技術的負債の解消 : 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定し、プロダクトの長期的な健全性を担保する 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、プロダクトの意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ■ シナリオ 1: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ■ シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ■ シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。  Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します： Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 必須条件 プロダクトマネジメントまたはテックリードとしての実務経験 5 年以上 ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 (プロダクト全体のアーキテクチャを理解できるレベル) LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計経験 (RAG、tool-use、guardrails 等) システム設計 (分散システム、マイクロサービス、イベント駆動) の深い理解 ビジネスステークホルダーとの要件定義・合意形成の経験 言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) あるいは 英語 : ビジネスレベル以上に加え、日本語もN2レベルあるいは1年以上のビジネス利用経験 歓迎条件 SaaS / B2B プロダクトの 0 → 1 立ち上げ経験 スタートアップでの就業経験 クラウドアーキテクチャ設計 (AWS / GCP / Azure) RFC 駆動の設計レビュープロセスの運営経験 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 選考フロー 書類選考 → Homework → 面接（4～5回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】Product Manager, AI SaaS / English

  About JAPAN AI JAPAN AI, Inc. was established in April 2023 as a group company of Geniee, Inc. (TSE Growth Market) with the mission of dramatically expanding human potential through AI technology. We drive cutting-edge AI R&D both domestically and internationally. Related URLs Our Website Company Introduction Materials Tech Blog Careers Why We're Hiring JAPAN AI operates 9 AI products deployed across approximately 200 companies. However, to realize the grand vision of "the brain of the enterprise," we need a Product Manager who goes beyond individual feature development to define "what to build, why, and how" from a whole-product perspective — maximizing the probability of product success from both technical and business angles. Building "the brain of the enterprise" — where all enterprise SaaS is integrated and AI autonomously executes operations — demands architecture-level decision-making that goes beyond the scope of a traditional PdM: layer separation design for SaaS integrations, Build vs Buy decisions for workflow engines, and non-functional requirement trade-offs in multi-tenant environments. This is not a traditional PdM role. We are hiring a Product Manager who will serve as a Product Architect — designing the architecture of "the brain of the enterprise" itself and determining the direction of the product. Mission "Decide what to build." Define the "what, why, and how" of the product from both technical and business perspectives, and maximize the probability of AI product success. Role & Expectations As a Product Manager, you will lead the architecture design and technology strategy across JAPAN AI's entire product portfolio: Systematize product requirements from business goals and customer challenges, and translate them into technical architecture Lead the definition of feature boundaries, domain design, and API specifications Make Build vs Buy vs Integrate technology selection decisions and guide optimal investment choices Make trade-off decisions on non-functional requirements (availability, scalability, security, cost) Determine the direction of the product itself through cross-functional collaboration with engineering teams, PdMs, and designers Formulate roadmaps for visualizing and systematically resolving technical debt Why You'll Love This Role Determine the direction of the product — Decide not just individual features, but the "what, why, and how" of the entire product. Design the future of JAPAN AI's 9 products. At the intersection of technology and business — Own the highest-impact decisions: translating business challenges into technical architecture. Frontline of AI product design — Tackle architecture design unique to AI products: RAG, tool-use, guardrails, multi-agent systems, and more. Direct dialogue with leadership — Engage directly with executive leadership and client CTOs/technical leads to formulate product strategy. Technical debt resolution — Formulate roadmaps for visualizing and systematically resolving technical debt, ensuring the long-term health of the product. Rapid-growth environment — In a startup that has grown to 200+ people and 9 products in just 3 years, you will have significant autonomy in product decision-making. Job Description Product Requirements & Architecture Design Systematize product requirements from business goals and customer challenges, and translate them into technical architecture Define feature boundaries, domain design, data contracts, and API specifications Operate RFC-driven design review and decision-making processes Design products leveraging LLM / generative AI (RAG, tool-use, guardrails, etc.) Technology Selection & Trade-off Decisions Build vs Buy vs Integrate technology selection Design non-functional requirements (availability, scalability, security, cost) and make quality attribute trade-off decisions Formulate roadmaps for visualizing and systematically resolving technical debt Cross-functional Collaboration & Roadmap Cross-functional collaboration with engineering teams, PdMs, and designers Formulate and drive product roadmaps Visualize technical debt and plan systematic resolution Example Scenarios The following are illustrative scenarios for this role: Scenario 1: New Product Line Launch Discover strong demand from enterprise clients for "AI agent-powered internal knowledge search." After market research, customer interviews, and technical validation, define product requirements. Lead RAG architecture design, data pipeline technology selection, and MVP scope definition, achieving beta release in 3 months. Scenario 2: Build vs Buy Architecture Decision When expanding voice AI capabilities, a decision is needed between in-house development vs external API integration. Conduct comparative analysis across 4 axes — cost, quality, development speed, and customizability — and file an RFC. After design review with the engineering team, decide on a hybrid approach (core functionality in-house, peripheral functionality via external APIs). Scenario 3: Quality Attribute Trade-off Decision JAPAN AI AGENT's P95 latency exceeds the target value. Analyze trade-offs between availability, cost, and latency, and propose introducing inference caching and optimizing model routing. Collaborate with the engineering team to implement, improving latency by 30% while keeping cost increase within 5%. Key Results (KR/Metrics) Product roadmap achievement rate Rework rate attributable to architecture reviews New feature release cycle reduction Product quality attributes Team Structure Approximately 120 members are part of the development organization. The Product Manager collaborates closely with the following teams and stakeholders: Agentic Product Engineer — Agent feature development Human-AI Collaboration Architect — Agent experience design FDE (Field Development Engineer) — Customer requirements and feedback Executive leadership — Business strategy and investment decisions You May Be a Good Fit If You 5+ years of practical experience as a Product Manager or Tech Lead Practical experience as a software engineer (at a level where you can understand the architecture of an entire product) Experience designing products that leverage LLM / generative AI (RAG, tool-use, guardrails, etc.) Deep understanding of system design (distributed systems, microservices, event-driven architectures) Experience in requirements definition and consensus-building with business stakeholders Language requirement (at least one): Japanese: Fluent — able to discuss product development without friction  English: Business level or above and Japanese proficiency (JLPT N2 or equivalent), or a minimum of one year of experience working in a Japanese-speaking environment. Strong Candidates May Also Have 0→1 launch experience for SaaS / B2B products Startup work experience Cloud architecture design (AWS / GCP / Azure) Experience operating RFC-driven design review processes Technical communication ability in English Tech Stack Languages: Python (backend), TypeScript / React / Next.js (frontend) / NX AI/LLM: LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK, RAG, Agent Framework Infrastructure: GCP (containers / K8s), Docker, Terraform Tools: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI Dev Support: Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin Hardware: Mac (Apple Silicon), dual monitors Learning & Development Support AI Tool Usage Support Company covers the cost of using AI tools such as JAPAN AI SaaS services, Cursor, ChatGPT, Claude, etc. Development Tool Support If a desired development tool is paid, the cost is covered (up to ¥30,000 per year) Book Purchase Assistance Company covers the cost of purchasing books for learning, such as technical books (up to ¥30,000 per half-year) Language Learning / Qualification Support Company covers the cost of Japanese or English learning programs and qualification acquisition Refresh Allowance Company covers the cost of services used for personal refreshment (up to ¥5,000 per month) e.g., gym, yoga, chiropractic, aquarium, movies, theme park tickets, etc. Housing Allowance Housing allowance provided for those living in designated areas (up to ¥30,000 per month) 続きを見る

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  【JAPAN AI】AI Quality Scientist / Japanese

  JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト 募集背景 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として稟議承認・リソース配置・見込み顧客探索などの業務を自律的に実行する世界では、AI の出力が間違えれば、承認すべきでない稟議が通り、誤った人員配置が行われ、不適切な顧客にアプローチしてしまいます。「企業の脳」が信頼されるためには、生成回答の正確性・安全性・一貫性を科学的に評価・保証する仕組みが不可欠です。 従来の QA エンジニアリングでは、テストケースの設計・実行が中心でした。しかし、LLM エージェントの品質保証には、評価メトリクスそのものの研究開発、LLM-as-Judge の校正理論、報酬モデリング、統計的実験計画、ベンチマーク設計といった ML / DS の専門性が求められます。 海外の先進AI企業が確立しつつある "Evaluation Science" の領域を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践するポジションです。 ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。 期待する役割について AI Quality Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します 自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します 統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します このポジションの魅力 Evaluation Science の実践 : Apple・Anthropic・Scale AI・Google DeepMind 等が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります 品質がプロダクトの信頼を決める : 約200社が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。品質保証がビジネスインパクトに直結する手応えを実感できます 新設ポジション : AI エージェントの品質評価科学という新しい専門領域を、ゼロから設計・構築できます。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、大きな裁量を持って取り組めます AI安全性の最前線 : 自動レッドチーミング、adversarial testing、ポリシー準拠検証など、Responsible AI の実践に携われます。AI エージェントが「企業の脳」として業務を自律実行する世界で、安全性を科学的に保証する役割を担います 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てます。Research Engineer や Agent Harness Engineer と密接に連携し、プロダクト全体の品質に影響を与えるポジションです 業務内容 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス 自動評価パイプラインの設計・構築 スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 安全性・品質検証 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 統計分析・実験設計 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 品質レポート作成と改善提案 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ（機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等）を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 成果責任 (KR/メトリクス) 評価カバレッジ率（テストケース網羅率） 回帰検出率（リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%） 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了） LLM-as-Judge と人間評価の一致率 False Positive / Negative 率 安全性インシデント発生率（リリース後） チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。  AI Quality Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します： 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Research Engineer — 研究開発・モデル改善 Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 必須条件 コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、計量心理学などの関連分野における修士号以上、または同等の実務経験 MLエンジニア / DS / リサーチエンジニア / ML評価関連職種の実務経験 3年以上 LLM / 生成AIの評価手法に関する深い知識 統計学・実験計画法の実践的知識 Pythonでの ML / 評価パイプライン構築経験 機械学習フレームワーク（PyTorch, JAX, TensorFlow等）の実務経験 評価メトリクスの設計・実装経験 言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 英語 : ビジネスレベル 歓迎条件 ML / NLPトップカンファレンス（NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP等）での論文発表経験 報酬モデリング / preference learning（RLHF, DPO等）の研究・実装経験 LLM-as-Judge の校正・rubric設計の経験 AI安全性・Responsible AI・レッドチーミングに関する知識・経験 ベンチマーク設計・妥当性検証（IRT, construct validity）の経験 マルチエージェント・ワークフロー / ツール利用 / ロングコンテキストの評価経験 大規模データ処理（Spark / BigQuery等）の経験 CI/CDパイプラインへのML/評価パイプライン組込み経験 論文読解・再現実装の能力 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 選考フロー 書類選考 → コーディングテスト → 面接（4～5回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます 続きを見る

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  【JAPAN AI】AI Quality Scientist / English

  About JAPAN AI JAPAN AI, Inc. was established in April 2023 as a group company of Geniee, Inc. (TSE Growth Market) with the mission of dramatically expanding human potential through AI technology. We drive cutting-edge AI R&D both domestically and internationally. Related URLs Our Website Company Introduction Materials Tech Blog Careers Why We're Hiring The output quality of AI agents is directly tied to enterprise operations. "Sort of working" is not acceptable. In a world where JAPAN AI STUDIO functions as "the brain of the enterprise" — autonomously executing tasks such as approval workflows, resource allocation, and prospect discovery — a wrong AI output means approvals that should have been rejected go through, incorrect staffing decisions are made, and inappropriate customers are approached. For "the brain of the enterprise" to be trusted, a system that scientifically evaluates and guarantees the accuracy, safety, and consistency of generated responses is essential. Traditional QA engineering has centered on test case design and execution. However, quality assurance for LLM agents demands ML/DS expertise — research and development of evaluation metrics themselves, LLM-as-Judge calibration theory, reward modeling, statistical experimental design, and benchmark design. JAPAN AI is hiring an AI Quality Scientist to establish "AI Evaluation Science" — the discipline that Apple, Anthropic, Scale AI, and Google DeepMind are pioneering — within the context of Japanese enterprise AI. Mission "Science the quality of AI — prove agent reliability through evaluation research and development." Quantitatively evaluate and improve LLM / AI agent output quality using methods from machine learning, statistics, and psychometrics. Establish "AI Evaluation Science" as a new research discipline within the company — from evaluation metric R&D to production deployment of automated evaluation pipelines — and scientifically guarantee the quality of products used in production by approximately 200 companies. Role & Expectations As an AI Quality Scientist, you will lead both the research and implementation aspects of AI agent quality evaluation. Research and develop evaluation metrics — scientifically define "what constitutes quality" through LLM-as-Judge calibration, reward modeling, and benchmark design Design and build automated evaluation pipelines — integrate research outcomes into production CI/CD to deliver scalable quality gates Red teaming and safety verification — automate adversarial testing and build policy compliance verification frameworks Drive quality improvement through statistical experimental design — quantitatively verify the effectiveness of prompt strategies and model changes through A/B tests and significance testing Feed evaluation signals back to research and development teams — build a compound-interest loop for model improvement Ensure the quality of products used in production by ~200 companies through a "science of quality" approach Why You'll Love This Role Evaluation Science in practice : Practice "AI Evaluation Science" — the discipline that Apple, Anthropic, Scale AI, and others are investing in — within the context of Japanese enterprise AI. This is a globally rare position where evaluation methodology itself is the research subject. A new application of ML/DS skills : Apply your machine learning and statistics expertise not to "building models" but to "evaluating models." Intellectual challenges span both research and implementation — reward modeling, LLM-as-Judge calibration theory, and benchmark design. Quality determines product trust : In a production environment used by ~200 companies, the evaluation infrastructure you build becomes the last line of defense for release quality. You will feel the direct business impact of quality assurance. Greenfield position : Design and build the entirely new specialized domain of AI agent evaluation science from scratch. You will have significant autonomy — from evaluation metric R&D to production deployment of automated evaluation pipelines. Frontline of AI safety : Engage in Responsible AI practices including automated red teaming, adversarial testing, and policy compliance verification. You will play a key role in scientifically guaranteeing safety in a world where AI agents autonomously execute business operations as "the brain of the enterprise." Rapid-growth environment : In a startup that has grown to 200+ people and 9 products in just 3 years, you will have significant autonomy in technical decision-making. You will work closely with Research Engineers and Agent Harness Engineers, influencing quality across the entire product suite. Job Description Evaluation Metric Research & Development Research and implement LLM-as-Judge calibration methods (rubric design, bias detection, proper scoring rules) Design, build, and validate evaluation benchmarks (construct validity, contamination detection) Research the application of reward modeling / preference learning to evaluation Select and design evaluation metrics (win rate, task success, factuality, harm detection) Design, build, and maintain evaluation sets (synthetic data + real logs) Automated Evaluation Pipeline Design & Development Design and implement scalable automated evaluation pipelines Integrate evaluation pipelines into CI/CD and build quality gates Design agent evaluation harnesses (multi-turn, tool use, long-context support) Ensure reproducibility and reliability of evaluation pipelines Safety & Quality Verification Research and implement automated red teaming (automated adversarial testing) Build safety and policy compliance verification frameworks Research and implement hallucination detection and calibration methods Design and execute prompt / tool regression tests Statistical Analysis & Experimental Design Design and analyze statistical experiments (A/B tests, significance testing) Visualize quality trends and automate regression detection Create quality reports and improvement proposals Feed evaluation signals back to research and development teams Key Results (KR/Metrics) Evaluation coverage rate (test case coverage) Regression detection rate (pre-release quality degradation detection ≥ 95%) Evaluation pipeline execution time (completed within CI/CD) LLM-as-Judge and human evaluation agreement rate False positive / false negative rate Safety incident rate (post-release) Team Structure Approximately 120 members are part of the development organization. The AI Quality Scientist operates as a dedicated quality assurance function, collaborating closely with: Agentic Product Engineer — Agent feature development Research Engineer — Research and development, model improvement Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI execution infrastructure development Product Manager — Product design and quality requirements definition You May Be a Good Fit If You Education & Experience Master's degree or higher (or equivalent practical experience) in Computer Science, Machine Learning, Statistics, Mathematics, Physics, Psychometrics, or related fields 3+ years of practical experience as an ML Engineer, Data Scientist, Research Engineer, or in ML/AI evaluation-related roles Technical Skills Deep knowledge of LLM / generative AI evaluation methods (benchmark design, LLM-as-Judge, quantitative output quality measurement, hallucination detection, etc.) Practical knowledge of statistics and experimental design (hypothesis testing, A/B testing, confidence intervals, effect sizes, etc.) Experience building ML / evaluation pipelines in Python Practical experience with machine learning frameworks (PyTorch, JAX, TensorFlow, etc.) Experience designing and implementing evaluation metrics (task-specific metric design beyond precision/recall) Language requirement (at least one of the following): Japanese: Fluent — able to discuss product development without friction English: Business level Strong Candidates May Also Have Publication experience at top ML/NLP conferences (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, etc.) Research or implementation experience with reward modeling / preference learning (RLHF, DPO, etc.) Experience with LLM-as-Judge calibration and rubric design Knowledge or experience in AI safety, Responsible AI, and red teaming Experience with benchmark design and validity verification (IRT, construct validity) Experience evaluating multi-agent workflows, tool use, and long-context scenarios Large-scale data processing experience (Spark / BigQuery, etc.) Experience integrating ML / evaluation pipelines into CI/CD Ability to read, comprehend, and reproduce research papers Technical communication ability in English Tech Stack Languages : Python (evaluation pipelines & analysis) , TypeScript / React / Next.js (frontend) / NX Evaluation/QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks Data : BigQuery, Spark, Pandas Infrastructure : GCP (containers / K8s) , Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions Tools : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI Dev Support: Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin Work environment : Mac (Apple Silicon) , dual monitors available 続きを見る

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